公开(公告)号：CN114821203A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210745986.X

申请日：2022-06-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郭海云 ,  吴畏 ,  王金桥 ,  唐明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种基于一致性损失的细粒度图像模型训练及识别方法和装置，涉及图像处理领域，该方法包括：获取样本图像对应的变换图像；将所述样本图像输入至图像识别模型，得到所述样本图像对应的第一行向量和第一列向量；将所述变换图像输入至所述图像识别模型，得到所述变换图像对应的第二行向量和第二列向量；根据所述第一行向量、所述第一列向量、所述第二行向量、所述第二列向量和所述样本图像的标注类别，对所述图像识别模型的参数进行调整。提高了图像识别模型的鲁棒性，以及图像识别模型对于图像的识别准确率。

公开(公告)号：CN114821203B

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210745986.X

申请日：2022-06-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郭海云 ,  吴畏 ,  王金桥 ,  唐明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种基于一致性损失的细粒度图像模型训练及识别方法和装置，涉及图像处理领域，该方法包括：获取样本图像对应的变换图像；将所述样本图像输入至图像识别模型，得到所述样本图像对应的第一行向量和第一列向量；将所述变换图像输入至所述图像识别模型，得到所述变换图像对应的第二行向量和第二列向量；根据所述第一行向量、所述第一列向量、所述第二行向量、所述第二列向量和所述样本图像的标注类别，对所述图像识别模型的参数进行调整。提高了图像识别模型的鲁棒性，以及图像识别模型对于图像的识别准确率。