图像识别方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待识别的第一图像的分辨率；当第一图像的分辨率大于第一预设分辨率或小于第二预设分辨率时，根据第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像，第一预设分辨率是第三预设分辨率的N倍，第三预设分辨率是第二预设分辨率的N倍，N大于1；通过指定分类器对第三图像进行识别。本公开中第三图像的像素点的特征更准确，也即是，第三图像相比于第一图像的失真度较小，且第三图像的分辨率为指定分类器可以准确进行图像识别的分辨率，因而通过指定分类器可以准确对第三图像进行识别，从而也就实现了对第一图像的准确识别。

Image recognition method, device and computer readable storage medium

The present disclosure is about an image recognition method, device and a computer readable storage medium. The method includes: obtaining the resolution of the first image to be identified; when the resolution of the first image is greater than the first preset resolution or less than second preset resolution, the first image is specified by the specified multiscale layer. The convolution layer or anti coiling layer generates a third image with third preset resolution, the first preset resolution is N times the predetermined resolution of third, the third preset resolution is second N times the default resolution, and the N is greater than 1; the third image is identified by a specified classifier. In the present disclosure, the features of the pixels of the third image are more accurate, that is, the third image is less distorted than the first image, and the resolution of the third image is the resolution of the image recognition accurately by the specified classifier, so the third image can be identified accurately by a specified classifier, and thus the real image can be accurately identified. The accurate recognition of the first image is presented.

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置及计算机可读存储介质
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，诸如深度卷积神经网络模型等分类模型已经成为图像识别时不可或缺的工具。在通过分类模型对图像进行识别之前，可以先对该分类模型进行训练，训练完成的分类模型可以称为分类器，继而可以使用该分类器对图像进行识别。相关技术中，使用分类器对图像进行识别时，可以直接将该图像输入该分类器，之后，该分类器中包含的卷积层、激活层、池化层、全连接层等可以对该图像进行处理，且该分类器中包含的类别概率层可以输出最终的图像识别结果。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像识别方法，所述方法包括：获取待识别的第一图像的分辨率；当所述第一图像的分辨率大于第一预设分辨率或小于第二预设分辨率时，根据所述第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像，所述第一预设分辨率是所述第三预设分辨率的N倍，所述第三预设分辨率是所述第二预设分辨率的N倍，所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的第一图像的分辨率；当所述第一图像的分辨率大于第一预设分辨率或小于第二预设分辨率时，根据所述第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像，所述第一预设分辨率是所述第三预设分辨率的N倍，所述第三预设分辨率是所述第二预设分辨率的N倍，所述N大于1；通过指定分类器对所述第三图像进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的第一图像的分辨率；当所述第一图像的分辨率大于第一预设分辨率或小于第二预设分辨率时，根据所述第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像，所述第一预设分辨率是所述第三预设分辨率的N倍，所述第三预设分辨率是所述第二预设分辨率的N倍，所述N大于1；通过指定分类器对所述第三图像进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像，包括：根据第一图像的分辨率，将所述第一图像缩放为具有所述第一预设分辨率或所述第二预设分辨率的第二图像；通过所述指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成所述第二图像对应的具有所述第三预设分辨率的第三图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一图像的分辨率，将所述第一图像缩放为具有所述第一预设分辨率或所述第二预设分辨率的第二图像，包括：当所述第一图像的分辨率大于所述第一预设分辨率时，将所述第一图像缩放为具有所述第一预设分辨率的第二图像；当所述第一图像的分辨率小于所述第二预设分辨率时，将所述第一图像缩放为具有所述第二预设分辨率的第二图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成所述第二图像对应的具有所述第三预设分辨率的第三图像，包括：当所述第二图像的分辨率为所述第一预设分辨率时，通过所述指定多尺度层中包含的卷积层生成所述第二图像对应的具有所述第三预设分辨率的第三图像；当所述第二图像的分辨率为所述第二预设分辨率时，通过所述指定多尺度层中包含的反卷积层生成所述第二图像对应的具有所述第三预设分辨率的第三图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的第一图像的分辨率之后，还包括：当所述第一图像的分辨率小于或等于所述第一预设分辨率且大于或等于所述第二预设分辨率时，将所述第一图像缩放为具有所述第三预设分辨率的第三图像。6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像，通过指定多尺度层中包含的卷积层或反卷积层生成具有第三预设分辨率的第三图像之前，还包括：获取多个预设图像集，所述多个预设图像集中每个预设图像集包括的所有的预设图像属于同一类别；使用所述多个预设图像集对待训练的多尺度层和分类模型进行训练，得到所述指定多尺度层和所述指定分类器。7.一种图像识别装置，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张水发，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11