【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，更具体地，涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着终端的普及和终端技术的发展，用户对终端图像识别的精度要求越来越高。例如，用户期望通过终端实时识别各种物体，但是，目前的图像识别方法多是针对特定领域，并且应用在相对复杂的系统中，很难满足终端对通用物体进行识别的精度要求，即目前终端图像识别的精度不高。
技术实现思路
本申请实施例提出了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高图像识别的准确率。第一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，该方法包括：获取待识别图像；基于训练好的特征提取模型，得到所述待识别图像的第一特征信息和第二特征信息，其中，所述第一特征信息用于表征所述待识别图像的目标子类别，所述第二特征信息用于表征所述目标子类别与其他子类别之间的差异，所述目标子类别和所述其他子类别属于同一个主类别；将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；根据所述融合特征信息确定所述待识别图...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别图像；/n基于训练好的特征提取模型，得到所述待识别图像的第一特征信息和第二特征信息，其中，所述第一特征信息用于表征所述待识别图像的目标子类别，所述第二特征信息用于表征所述目标子类别与其他子类别之间的差异，所述目标子类别和所述其他子类别属于同一个主类别；/n将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；/n根据所述融合特征信息确定所述待识别图像的识别结果；/n根据所述识别结果，执行预定操作。/n
【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：
获取待识别图像；
基于训练好的特征提取模型，得到所述待识别图像的第一特征信息和第二特征信息，其中，所述第一特征信息用于表征所述待识别图像的目标子类别，所述第二特征信息用于表征所述目标子类别与其他子类别之间的差异，所述目标子类别和所述其他子类别属于同一个主类别；
将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合特征信息；
根据所述融合特征信息确定所述待识别图像的识别结果；
根据所述识别结果，执行预定操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像之前，所述方法还包括：
获取多个样本集，所述样本集包括多个样本图像及所述样本图像对应的样本标签，其中，同一个样本集中样本图像对应的样本标签属于同一个主类别；
基于初始特征提取模型和所述样本图像，得到第一样本特征信息和第二样本特征信息，所述初始特征提取模型包括第一特征提取网络以及第二特征提取网络；
将所述第一样本特征信息和所述第二样本特征信息融合，得到样本融合特征信息；
根据所述样本融合特征信息和所述样本图像对应的样本标签，修正所述初始特征提取模型中所述第二特征提取网络的网络参数；
将包含修正后的网络参数的初始特征提取模型确定为所述训练好的特征提取模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本特征信息和所述第二样本特征信息融合，得到样本融合特征信息，包括：
将所述第一样本特征信息和所述第二样本特征信息相加得到所述样本融合特征信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于初始特征提取模型和所述样本图像，得到第一样本特征信息和第二样本特征信息之前，所述方法还包括：
基于所述初始第一特征提取网络，得到所述样本图像的第一样本特征信息；
根据所述第一样本特征信息和所述样本图像对应的样本标签，修正所述初始第一特征提取网络的网络参数；
将所述初始第一特征提取网络确定为所述初始特征提取模型的第一特征提取网络，所述第一特征提取网络用于提取目标图像的第一特征信息，以及用于作为所述第二特征提取网络的输入，并与所述第二特征提取网络的输出进行融合。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜波，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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