一种图像处理方法、图像识别方法、装置及存储介质与流程

文档序号:39344941发布日期:2024-09-10 12:07阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述训练图像的特征向量与所述多个类别的原型特征向量的相似性,更新所述多个类别的原型特征向量包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述叶子节点与所述非叶子节点间的关系,更新所述多个类别的原型特征向量和所述m个空间特征向量包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从所述非叶子节点中确定第一非叶子节点包括:

9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

10.根据权利要求1至9任一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

11.一种图像识别方法,其特征在于,包括:

12.一种图像处理装置,其特征在于,包括:

13.一种图像识别装置,其特征在于,包括:

14.一种计算机设备,其特征在于,包括:存储器、处理器以及总线系统;

15.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至10或者权利要求11中任一项所述的方法。

16.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行如权利要求1至10或者权利要求11中任一项所述的方法。


技术总结
本申请公开一种图像处理方法、图像识别方法、装置及存储介质,涉及人工智能技术领域。包括:通过构建多个类别的原型特征向量和M个空间特征向量之间的树状结构其中,多个类别中每个类别具有一个或多个原型特征向量,原型特征向量通过树状结构中的叶子节点表示,空间特征向量通过树状结构的非叶子节点表示,M为正整数形成更加有效的特征空间表达,利用多个类别的原型特征向量和M个空间特征向量之间的树状结构进行了层次化建模,使得原型特征向量学习到了不同训练图像间的层次化关系,形成更加有效的特征空间表达,提高了原型特征向量的泛化能力,以适用于更多数量或类别的目标图像的类别的确定。有助于提升图像识别模型的准确性。

技术研发人员:张克越,胡澄洋,姚太平,丁守鸿,马利庄
受保护的技术使用者:腾讯科技(上海)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/9/9
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