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[发明专利]细粒度图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202010951989.X有效
发明人：王伟凝;郭沛榕;李乐敏;谭燕;石红霞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种细粒度图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：搭建细粒度图像分类网络，所述细粒度图像分类网络为注意力抑制与注意力增强的双分支网络，包括残差网络和注意力层；获取训练集，所述训练集由多张训练图像构成；利用训练集对细粒度图像分类网络进行训练，采用梯度推进的最大值与最小值交叉熵损失函数，得到细粒度图像分类模型；获取待分类图像；将待分类图像输入细粒度图像分类模型中，使待分类图像在残差网络中流动，而不经过注意力层本发明基于弱监督学习与注意力机制实现，能够使训练得到的细粒度图像分类模型实现较好的细粒度图像分类效果。
细粒度图像分类方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]计算机数字图像处理系统-CN202210086177.2在审
发明人：马源源;董飞 -专利权人：陕西铁路工程职业技术学院
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了计算机数字图像处理系统，包括：自定义模块，用于实现图像分类标准的自定义，并为每一种目标图像配置唯一的编码；图像初级分类模块，用于对自定义后的图像实现图像的初级分类；图像标记模块，用于将初级分类后的图像基于自定义的图像分类标准实现图像的细分类，并基于细分类的结果实现图像的标记操作，使得用户通过标记的查询即可实现图像内载内容的查询；图像定位模块，用于为每一个标记后图像在数据库中找到合适的位置，并为其找到相似数据点，建立其与相似数据点之间的关系能根据自定义的图像分类标准及图像处理需求快速地完成图像的自主处理。
计算机数字图像处理系统

[发明专利]一种图像特征获取方法及装置，电子设备-CN201710598221.7有效
发明人：康丽萍 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像特征获取方法，属于计算机技术领域，解决现有技术中存在的获取的图像特征对图像表达能力弱的问题。所述方法包括：通过预设类别的训练图像训练分类模型；通过验证图像对所述分类模型的分类结果进行测试，确定所述分类模型混淆的不相似图像对，基于所述预设类别的训练图像确定相似图像对，基于所述相似图像对和不相似图像对，优化所述分类模型，以通过优化后的所述分类模型获取图像特征。本申请公开的图像特征获取方法，通过基于验证图像确定分类模型混淆的类别，并基于易混淆类别的图像构建不相似图像对，结合相似图像对共同对所述分类模型进行调优，以获得图像更准确的特征表达。
一种图像特征获取方法装置电子设备

[发明专利]图像分类装置、方法、程序、记录程序的记录介质以及集成电路-CN201180004116.7有效
发明人：山口晃一郎 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2011-07-27 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在从1张图像中提取该图像的特征并使用提取出的特征对该图像进行分类的现有的图像分类装置中，在该图像具有与属于包含该图像的图像群组的其他图像不同的特征的情况下，有时该图像的分类目的地成为与属于该图像群组的其他图像的分类目的地不同的类别为了解决该问题，本申请发明的图像分类装置按照由与一个事件关联地拍摄的多张图像构成的图像群组单位，计算表示该图像群组中摄入的人物的重要度的指标即主角度，根据计算出的主角度，按照图像群组单位将图像分类为相互不同的分类目的地事件中的任意一个分类目的地事件
图像分类装置方法程序记录介质以及集成电路

[发明专利]一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910469236.2有效
发明人：苏驰;李凯;刘弘也 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待分类图像，基于预先训练的画中画分类模型，识别待分类图像是否为画中画，如果否，则基于预先训练的第一分类模型，识别待分类图像的类别，如果是，则基于第二分类模型，识别待分类图像的类别。由于先确定待分类图像是否为画中画，如果不是画中画，则采用第一分类模型确定待分类图像的类别，如果是画中画，则采用第二分类模型确定待分类图像的类别，第二分类模型和第一分类模型在结构上有所区别，采用的是非全局平均池化层和卷积层的运算，非全局平均池化层和卷积层的运算能够对画中画的待分类图像的类别进行准确识别，提高了图像分类的准确率。
一种图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像分类方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911414376.6在审
发明人：孙莹莹 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备，其中，本申请首先确定需要进行图像分类的目标图像，然后调用预训练的图像分类模型，该图像分类模型包括特征提取模块和分类模块，其中特征提取模块包括依次连接的多个ShuffleNet v2单元，ShuffleNet v2单元采用Leaky ReLu函数作为激活函数，利用基于多个ShuffleNet v2单元逐层对目标图像进行特征提取，得到目标图像的图像特征，最后基于分类模块对图像特征进行分类预测，得到目标图像的预测类别。相较于相关技术，无需用户手动对电子设备上的图像进行分类，能够有效提高电子设备进行图像分类的效率。
图像分类方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种视网膜OCT图像分类装置-CN202310091219.6在审
发明人：董宇涵;李树祥;江学锋;李志德;张凯 -专利权人：深圳职业技术学院;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种视网膜OCT图像分类装置，包括数据增强模块、图像分类模块，其中：数据增强模块用于调整输入的原始图像大小，扩充图像数据，得到数据增强的图像数据集，并将图像数据集输入图像分类模块；图像分类模块能根据所述图像数据集构建基于自注意力机制的分类模型，对视网膜OCT图像进行分类并输出图像分类结果；本发明能够实现获得更广泛的感受野，且分类模型不存在下采样操作，能够完整地聚焦于核心分类信息；能够适应各种数据增强方式，伴随更灵活的数据增强方式能够使得本发明的泛化性能更为突出，从而提高本发明识别视网膜OCT图像的整体准确率。
一种视网膜 oct 图像分类装置

[发明专利]图像分类和模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910984564.6有效
发明人：王昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了图像分类和模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像识别技术领域。其中，图像分类方法的具体实现方案为：将待分类图像的初级特征分别输入到图像分类模型的第一分支网络和第二分支网络，并利用第一分支网络识别待分类图像的细节特征，利用第二分支网络识别待分类图像的整体特征；根据细节特征与整体特征得到综合特征；根据综合特征对待分类图像进行分类。本申请实施例通过网络分支优化了图像分类模型的网络结构，将图像细节特征和图像整体特征相结合，提升了对复杂图像的识别准确率。
图像分类模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种目标图像的分类方法、装置、电子设备及介质-CN202210609664.2在审
发明人：马明勋;陈敏;张波;陈谙谱;池晨 -专利权人：中冶赛迪技术研究中心有限公司;重庆爱尔麦格眼科医院有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种目标图像的分类方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取三维样本角膜图像，将其映射为若干个通道的二维样本深度图，并形成样本数据集；构建初始图像分类模型，采用样本数据集训练初始图像分类模型，获取用于角膜图像分类的目标图像分类模型，初始图像分类模型包括用于特征提取的第一组件、用于特征融合的第二组件和用于特征分类的第三组件；获取三维目标角膜图像，将其输入目标图像分类模型，输出目标分类结果；解决了现有技术中图像分类模型的分类精度低的问题
一种目标图像分类方法装置电子设备介质

[发明专利]图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110475943.X在审
发明人：尹芳;马晶;马杰;张晓璐;肖劲 -专利权人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待分类的初始图像；对所述初始图像进行分类，确定所述初始图像与各图像类别相对应的图像分类概率；基于文字提取技术提取所述初始图像中的文本信息，并基于预先建立的自然语言处理模型对所述文本信息进行处理，确定所述文本信息与所述各图像类别相对应的文字分类概率；基于所述图像分类概率和所述文字分类概率确定所述初始图像的目标图像类别。通过本发明实施例的技术方案，实现了综合考量图像信息和文字信息，提高医学图像分类准确率的技术效果。
图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种多标签图像分类方法、装置、设备和存储介质-CN202110114531.3在审
发明人：陈川;张梓旸;郑子彬 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种多标签图像分类方法、装置、设备和存储介质，方法包括：响应于图像分类请求，获取待检测图像；对所述待检测图像进行特征提取得到图像特征；获取所述待检测图像对应的预置分类器，所述预置分类器是基于图神经网络对训练图像进行标签嵌入后得到的，其中，所述待检测图像和所述训练图像为同一场景图像；将所述图像特征和所述预置分类器融合，得到所述待检测图像的多标签分类结果。解决了现有的多标签分类方法在复杂场景和多个对象的输入图像上由于忽略对象之间的拓扑结构，导致分类结果准确度较差的技术问题。
一种标签图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备-CN201811573313.0在审
发明人：谌永明 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备，其中，本申请实施例通过接收截图指令，获取截图图像；将所述截图图像作为参数输入分类模型，输出分类结果，并根据分类结果，将所述截图图像进行分类存储；当判断出所述截图图像分类的准确率大于预设阈值时，获取目标数据；将所述目标数据输入所述分类模型，进行模型更新。以此图像可根据分类结果实现图像的分类存储，方便用户对图像的查找，提高了查找效率。同时，本申请实施例还通过判断分类的准确率，将准确率大于预设阈值的截图图像作为目标数据，将目标数据输入分类模型进行模型的更新，通过模型的持续更新来持续提高分类的准确率。
图像准确率分类结果目标数据图像分类存储介质电子设备分类存储分类模型预设申请参数输入查找效率获取目标截图指令模型更新输入分类阈值时分类更新查找输出

[发明专利]云状识别的方法和装置-CN202010108356.2在审
发明人：周康明;方飞虎 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：将天空图像输入云状分类模型，得到天空图像的各个云状分类的置信度，其中，天空图像中包括至少一个云状，云状分类模型用于确定天空图像各个云高分类的概率值和各个云状分类的概率值，将天空图像各个云高分类的概率值和各个云状分类的概率值进行加权运算，得到天空图像的各个云状分类的置信度，云状分类模型是根据训练云状图像的云高和云状训练得到，确定天空图像的各个云状分类的最大概率值对应的云状分类为天空图像的云状分类。
云状识别方法装置

[发明专利]基于语义分割的图像分类方法、装置、设备及介质-CN202110485335.7在审
发明人：曾凡涛;钱江;庄伯金 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于语义分割的图像分类方法、装置、设备及存储介质。该基于语义分割的图像分类方法包括获取待分类图像以及图像分类模型；将所述待分类图像输入至所述第一语义分割网络中进行语义分割处理，得到语义分割结果；其中，所述语义分割结果包括所述第一编解码层的解码输出以及分类特征图；所述分类特征图用于反映所述待分类图像中的图像属性信息；对所述分类特征图与所述解码输出进行拼接，得到拼接后的目标特征图；将所述目标特征图输入至所述第二语义分割网络中进行语义分割处理，得到所述待分类图像对应的分类结果该方法可有效提高图像分类的准确度。
基于语义分割图像分类方法装置设备介质

[发明专利]训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品-CN202210336174.X在审
发明人：周文硕;杨大陆;杨叶辉;武秉泓;王晓荣;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了训练分类模型方法、数据分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技技术领域，可应用于医学影像处理场景。具体实现方案为：利用分类模型的第一网络分支对第一训练图像进行分类预测，并基于得到的分类预测结果，确定第一训练图像对应的分类损失；利用分类模型的第二网络分支提取第一训练图像的第一图像特征，以及第二训练图像的第二图像特征；基于第一图像特征与第二图像特征，确定对比损失；基于分类损失以及对比损失，更新分类模型的参数，得到训练完成的分类模型。本公开提升了分类模型的图像分类效果。
训练分类模型数据方法装置设备介质产品