申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

申请日：2020-12-02

公开（公告）日：2021-01-12

公开（公告）号：CN112215212A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.03.02#授权;2021.01.29#实质审查的生效;2021.01.12#公开

摘要：本申请实施例公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，获取包含目标对象的第一图像和第二图像，通过初始识别模型对第一图像中目标对象进行类别和位置预测，得到第一预测类别和第一预测位置；将第一预测类别与目标类别进行收敛，将第一预测位置与目标位置进行收敛，以及通过初始识别模型对第一图像和第二图像进行对抗学习，得到候选识别模型；通过候选识别模型获取第二图像中目标对象对应的目标类别和伪目标位置；将第二图像输入候选识别模型进行类别和位置预测，得到第二预测类别和第二预测位置；将第二预测类别与伪目标类别进行收敛，将第二预测位置与伪目标位置进行收敛，得到训练后识别模型，提高了对模型训练的准确性和可靠性。

主权项：1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取包含目标对象的第一图像和第二图像，所述第一图像为标注有所述目标对象的目标类别和目标位置的图像；通过初始识别模型对所述第一图像中的所述目标对象进行类别和位置预测，得到第一预测类别和第一预测位置；将所述第一预测类别与所述目标类别进行收敛，以及将所述第一预测位置与所述目标位置进行收敛，以调整所述初始识别模型的第一参数，以及通过所述初始识别模型对所述第一图像和所述第二图像进行对抗学习，以调整所述初始识别模型的第二参数，得到候选识别模型；通过所述候选识别模型获取所述第二图像中所述目标对象对应的分值最高的类别和位置分别作为伪目标类别和伪目标位置；将所述第二图像输入所述候选识别模型进行类别和位置预测，得到第二预测类别和第二预测位置；将所述第二预测类别与所述伪目标类别进行收敛，以及将所述第二预测位置与所述伪目标位置进行收敛，以对所述候选识别模型进行训练，得到训练后识别模型，以通过所述训练后识别模型对图像中目标对象的类别和位置进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质

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