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公开(公告)号:CN114612753B
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202210225261.8
申请日:2022-03-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供了一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取样本图像对应的第一图像特征向量;根据所有样本图像对应的类别和第一图像特征向量,计算每个类别的平均图像特征向量;将样本图像输入到最新更新的图像识别模型中,得到样本图像对应的分数向量;根据所有类别的平均图像特征向量和样本图像对应的分数向量,确定样本图像对应的第二图像特征向量;将样本图像的图像特征向量减去与样本图像对应的第二图像特征向量,计算样本图像的第三图像特征向量;根据所有样本图像的第三图像特征向量及其类别,对最新更新的图像识别模型进行模型更新。本申请能够消除干扰识别结果的图像特征,即上下文偏移现象。
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公开(公告)号:CN114612753A
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202210225261.8
申请日:2022-03-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V10/776 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取样本图像对应的第一图像特征向量;根据所有样本图像对应的类别和第一图像特征向量,计算每个类别的平均图像特征向量;将样本图像输入到最新更新的图像识别模型中,得到样本图像对应的分数向量;根据所有类别的平均图像特征向量和样本图像对应的分数向量,确定样本图像对应的第二图像特征向量;将样本图像的图像特征向量减去与样本图像对应的第二图像特征向量,计算样本图像的第三图像特征向量;根据所有样本图像的第三图像特征向量及其类别,对最新更新的图像识别模型进行模型更新。本申请能够消除干扰识别结果的图像特征,即上下文偏移现象。
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