[发明专利]训练图像识别模型的方法、图像识别方法及装置在审
申请号: | 202310893347.2 | 申请日: | 2023-07-20 |
公开(公告)号: | CN116935066A | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 陈璟洲;刘健 | 申请(专利权)人: | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06V10/44 | 分类号: | G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/048;G06V10/764 |
代理公司: | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人: | 李世喆 |
地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本说明书实施例提供了一种训练图像识别模型的方法、图像识别方法及装置。本说明书实施例基于多层级的标签关系树,通过层级特征交互网络对各类别层级上的特征进行交互,并基于图像样本在各类别层级上的特征表示,得到图像样本属于标签关系树中各类别的概率,以及利用图像样本在目标类别层级上的特征表示,得到图像样本属于目标类别层级上各类别的概率。通过最大化图像样本属于被标注类别标签以及与被标注类别标签具有继承关系的上层级类别和/或下层级类别的概率来训练图像识别模型。这种训练方式有效利用具有不同层级的类别标签的图像样本进行学习,传递类别层级之间的知识,降低对于目标类别层级的图像样本的质量依赖,提高图像识别的鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 训练 图像 识别 模型 方法 装置 | ||
【主权项】:
暂无信息
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