公开(公告)号：CN108171260B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201711352429.7

申请日：2017-12-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 边云龙 ,  李鑫 ,  刘霄 ,  李旭斌 ,  孙昊 ,  文石磊 ,  丁二锐

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请提供一种图片识别方法及系统，所述方法包括：获取待识别的图片；将所述待识别的图片输入预先训练的图片识别模型，获取待识别的图片的预测类别标签；所述预先训练的图片识别模型采用卷积神经网络模型，且所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、注意力分支、按元素操作层、池化层、全连接层和输出层；其中，注意力分支根据所述待识别的图片各区域的全局特征确定图片各区域的权重；按元素操作层用于根据图片各区域的权重对卷积层输出的图片的局部特征进行加权处理；根据所述待识别的图片的预测类别标签，识别所述待识别的图片的类别。解决了特定类型，例如图片主体区域过小或嵌套/拼接类图片的识别率较低的问题。

公开(公告)号：CN108229535A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201711249233.5

申请日：2017-12-01

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 李鑫 ,  边云龙 ,  刘霄 ,  李旭斌 ,  孙昊 ,  文石磊 ,  丁二锐

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/6277 ,  G06K9/6296

Abstract: 本发明公开了涉黄图像审核方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理的图像；将待处理的图像输入给预先训练得到的判别模型；获取判别模型输出的待处理的图像是否涉黄的判定结果，所述判定结果为判别模型在获取到待处理的图像分别属于每个涉黄类别的概率值后，通过比较用户选定的涉黄类别的概率值以及用户未选定的涉黄类别的概率值得到的。应用本发明所述方案，能够提高审核效率等。

公开(公告)号：CN108229535B

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201711249233.5

申请日：2017-12-01

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 李鑫 ,  边云龙 ,  刘霄 ,  李旭斌 ,  孙昊 ,  文石磊 ,  丁二锐

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了涉黄图像审核方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理的图像；将待处理的图像输入给预先训练得到的判别模型；获取判别模型输出的待处理的图像是否涉黄的判定结果，所述判定结果为判别模型在获取到待处理的图像分别属于每个涉黄类别的概率值后，通过比较用户选定的涉黄类别的概率值以及用户未选定的涉黄类别的概率值得到的。应用本发明所述方案，能够提高审核效率等。

公开(公告)号：CN108171260A

公开(公告)日：2018-06-15

申请号：CN201711352429.7

申请日：2017-12-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 边云龙 ,  李鑫 ,  刘霄 ,  李旭斌 ,  孙昊 ,  文石磊 ,  丁二锐

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请提供一种图片识别方法及系统，所述方法包括：获取待识别的图片；将所述待识别的图片输入预先训练的图片识别模型，获取待识别的图片的预测类别标签；所述预先训练的图片识别模型采用卷积神经网络模型，且所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、注意力分支、按元素操作层、池化层、全连接层和输出层；其中，注意力分支根据所述待识别的图片各区域的全局特征确定图片各区域的权重；按元素操作层用于根据图片各区域的权重对卷积层输出的图片的局部特征进行加权处理；根据所述待识别的图片的预测类别标签，识别所述待识别的图片的类别。解决了特定类型，例如图片主体区域过小或嵌套/拼接类图片的识别率较低的问题。