图像分类方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种图像分类方法，包括：获取原始图像集，其中，所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集，对无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，汇总标注猜测图像集及有标注图像集，得到图像训练集，在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络，利用图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络，利用标准图像分类网络对待分类图像进行分类，得到图像分类结果，此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述图像分类结果可存储在区块链的节点中。本发明专利技术还提出一种图像分类装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决图像分类准确性较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
图像分类方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
深度学习时代到来后，图像分类领域出现了一系列的突破，然而，这种突破是建立在有着大规模有标注数据集的基础上的。而大规模有标注数据集，则是一种奢侈。在类如医学图像领域，图像标注往往要花费领域专家的大量时间。专家间的认知差异也会导致标注出现噪声，而为了消除这种噪声则需要更多的专家进行盲标注。使用半监督学习方法可以减少标注负担。半监督方法可以运用大量无标注的数据和少量有标注数据来加强模型的性能。但是，半监督学习中一个重要的目标是要避免网络在小规模的有标注数据上出现过拟合。而实现这一目标的一个常用的必要假设则是网络拟合的函数的平滑性和一致性，即流形中相近的点应预测出相同的标注。举例来说，self-ensembling对在有局部扰动的无标注数据上出现不一致的预测进行惩罚，而对抗学习通过强制对不同的有着对抗性扰动的输入的预测相同来维持一致性。但是这些方法只考虑到了围绕单个数据点的扰动，即只对单数据点局部的平滑性做出了规范，并没有考虑到对不同数据点间的网络的全局平滑性和一致性进行约束，使得网络性能较低，导致图像分类准确性较低。
技术实现思路
本专利技术提供一种图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决图像分类准确性较低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种图像分类方法，包括：获取原始图像集，其中，所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集；对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，汇总所述标注猜测图像集及所述有标注图像集，得到图像训练集；在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络；利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络；利用所述标准图像分类网络对待分类图像进行分类，得到图像分类结果。可选地，所述对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，包括：利用预构建的生成对抗网络，对所述无标注图像集中的图像进行预设次数的数据增强处理，得到增强图像；利用预设的标注猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像；汇总所述标注猜测图像得到所述标注猜测图像集。可选地，所述利用预设的标注猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像，包括：利用下述猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像：其中，qb表示无标注图像的猜测标注，ub表示无标注图像集，ub,m表示无标注图像集中第m个图像，f(ub,m；θ)表示参数θ的网络拟合函数对ub的第m个图像为输入的输出，M表示数据增强的次数。可选地，所述在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络，包括：在所述图像分类网络中随机选取一层作为表征混合层；将所述表征混合层之前的网络设置为编码层，及将所述表征混合层之后的网络设置为解码层；汇总所述编码层、所述表征混合层及所述解码层，得到所述混合图像分类网络。可选地，所述利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络，包括：利用所述混合图像分类网络中的编码层对所述图像训练集中图像对应的标注进行表征编码，得到隐表征对；利用所述混合图像分类网络中的表征混合层对所述隐表征对进行线性混合，得到线性混合隐表征对；根据所述线性混合隐表征对计算损失值，当所述损失值小于预设的损失阈值时，得到所述标准图像分类网络。可选地，所述利用所述混合图像分类网络中的表征混合层对所述隐表征对进行线性混合，得到线性混合隐表征对，包括：通过下述公式计算线性混合隐表征对((el(x)′),y′)：el(x)′＝λ′·el(xl)+(1-λ′)·el(x2)y′＝λ′·y1+(1-λ′)·y1λ′＝max(λ，1-λ)λ～Beta(α，α)其中，(el(x)′)表示线性混合图像，y′表示线性混合标注，α是决定Beta分布的超参数，λ′是为了使el(x)′更接近el(x1)，(el(x1),y1)和(e1(x2),y2)为隐表征对，el表示编码层，x1，x2是图像训练集中的任意两个图像，y1，y2分别为图像x1，x2对应的标注。可选地，所述根据所述线性混合隐表征对计算损失值，包括：利用均方差方法计算所述线性混合隐表征对中的线性混合标注与有标注图像的真实标注的差值；当所述线性混合隐表征对中的线性混合标注与有标注图像的真实标注的差值大于预设的阈值时，使用第一损失函数计算所述线性混合隐表征对的损失项；当所述线性混合隐表征对中的线性混合标注与有标注图像的真实标注的差值小于等于预设的阈值时，使用第二损失函数计算所述线性混合隐表征对的损失项；汇总所述线性混合隐表征对的损失项得到总损失函数，并计算所述总损失函数的损失值。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种图像分类装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取原始图像集，其中，所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集；标注猜测模块，用于对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，汇总所述标注猜测图像集及所述有标注图像集，得到图像训练集；混合层构建模块，用于在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络；模型训练模块，用于利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络；图像分类模块，用于利用所述标准图像分类网络对待分类图像进行分类，得到图像分类结果。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的图像分类方法。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的图像分类方法。本专利技术通过对无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标记猜测图像集，可以提高训练数据的多样性；并且，在预设的图像分类网络中构建表征混合层，利用所述表征混合层可以对图像训练集中的有标注数据及无标注数据进行线性混合，利用混合后的数据进行训练可以提高网络拟合平滑性和一致性，从而提高网络的性能，使得网络分类的准确性更高；同时，相较于
技术介绍
中仅对单一数据点局部的平滑性做出了规范，本专利技术实施例中的混合数据包含有标注和无标注数据，因此可以对不同数据点间的网络的全局平滑性和一致性进行约束，进一步提高了图像分类的准确性。因此本专利技术提出的图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决图像分类准确率较低的问题。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的图像分类方法的流程示意图；图2为图1中其中一个步骤的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取原始图像集，其中，所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集；/n对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，汇总所述标注猜测图像集及所述有标注图像集，得到图像训练集；/n在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络；/n利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络；/n利用所述标准图像分类网络对待分类图像进行分类，得到图像分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始图像集，其中，所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集；
对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，汇总所述标注猜测图像集及所述有标注图像集，得到图像训练集；
在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络；
利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络；
利用所述标准图像分类网络对待分类图像进行分类，得到图像分类结果。


2.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述对所述无标注图像集中的图像进行标注猜测，得到标注猜测图像集，包括：
利用预构建的生成对抗网络，对所述无标注图像集中的图像进行预设次数的数据增强处理，得到增强图像；
利用预设的标注猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像；
汇总所述标注猜测图像得到所述标注猜测图像集。


3.如权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述利用预设的标注猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像，包括：
利用下述猜测公式对所述增强图像进行标注猜测，得到标注猜测图像：



其中，qb表示无标注图像的猜测标注，ub表示无标注图像集，ub,m表示无标注图像集中第m个图像，f(ub，m；θ)表示参数θ的网络拟合函数对ub的第m个图像为输入的输出，M表示数据增强的次数。


4.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述在预设的图像分类网络中构建表征混合层，得到混合图像分类网络，包括：
在所述图像分类网络中随机选取一层作为表征混合层；
将所述表征混合层之前的网络设置为编码层，及将所述表征混合层之后的网络设置为解码层；
汇总所述编码层、所述表征混合层及所述解码层，得到所述混合图像分类网络。


5.如权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，所述利用所述图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练，得到标准图像分类网络，包括：
利用所述混合图像分类网络中的编码层对所述图像训练集中图像对应的标注进行表征编码，得到隐表征对；
利用所述混合图像分类网络中的表征混合层对所述隐表征对进行线性混合，得到线性混合隐表征对；
根据所述线性混合隐表征对计算损失值，当所述损失值小于预设的损失阈值时，得到所述标准图像分类网络。


6.如权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述利用所述混合图像分类网络中的表征混合层对所述隐表征对进...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，王健宗，瞿晓阳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44