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公开(公告)号:CN114359547A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111666239.9
申请日:2021-12-31
申请人: 中国兵器科学研究院
IPC分类号: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要: 本申请实施例提供了一种图像识别模型训练方法、装置、设备及介质,由于本申请中,原始图像识别模型输出了每个样本图像对中参考图像样本对应的第一预估图像及第二预估图像,并分别根据第一预估图像中对应像素点的像素值确定了第一子损失值,根据第二预估图像中对应像素点的像素值,确定第二损失值,进行了像素级对比学习,还输出了每个样本图像对中参考图像样本对应的第一特征向量及每个样本图像对中目标图像样本对应的第二特征向量,并分别根据第一特征向量以及第二特征向量,确定第三子损失值,进行了图像级对比学习,由于进行了像素级对比和图像级对比学习,提高了图像识别模型的精度,及图像识别模型提取出的图像中物体特征的显著性或区分性。
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公开(公告)号:CN114332614A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202111622073.0
申请日:2021-12-28
申请人: 中国兵器科学研究院
IPC分类号: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本申请实施例提供了一种物体分类方法、装置、设备及介质,电子设备根据第一模型确定待分类图像中每个检测框对应的特征向量和分类向量,构建每个特征向量对应的节点,并确定节点图,根据节点图中每个节点对应的目标预设类别,以及保存的知识图谱数据库中每个知识图谱中包含的分类,确定了节点图中每两个节点连接的边为该两个节点对应的目标预设类别在同一知识图谱中出现的目标次数,第二模型根据每个节点图和待分类图像,确定每个物体的目标类别,可以很大程度的减少常识性错误,提高了物体分类的准确度。
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