识别景物类型的网络参数训练方法、景物类型识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种网络参数训练方法、景物类型识别方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取目标图像；将所述目标图像输入卷积神经网络中，所述卷积神经网络载入有预先根据样本图像集训练得到的网络参数，所述样本图像集中的样本图像是按照像素级别进行景物类型标注后的图像；根据所述卷积神经网络的识别结果，获得所述目标图像中的像素点对应的景物类型。本发明专利技术解决了相关技术仅能够得到一张街景图片的整体或某个区域的景物类型的问题；达到了可以获取到目标图像中每个像素点所对应的景物类型，对街景图片中的景物类型的识别精度达到了像素级别的效果。

【技术实现步骤摘要】
201510031685

【技术保护点】
一种网络参数训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取由不同随机数组成的初始网络参数；获取样本图像集，所述样本图像集包括若干张样本图像，所述样本图像中的每个像素点对应有标注后的景物类型；将所述样本图像输入卷积神经网络中，对所述初始网络参数进行迭代训练，得到识别误差符合预设要求的网络参数，所述网络参数用于识别目标图像中像素点的景物类型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐昆，邓海峰，梁缘，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44