微博图片识别方法、系统、存储介质及终端技术方案

本发明专利技术提供一种微博图片识别方法、系统、存储介质及终端，包括以下步骤：获取微博图片识别模型的训练数据集中的微博图片；随机选择N2张所述微博图片，并将所述微博图片缩放为相同尺寸的正方形图片；将所述正方形图片按照从左到右、从上到下的顺序依次覆盖在纯白色图片上，生成增强图片；当生成的增强图片和所述训练数据集中的微博图片的数量比为预设阈值时，基于所述训练数据集中的微博图片和所述增强图片训练所述微博图片识别模型，以基于训练好的微博图片识别模块识别微博图片。本发明专利技术的微博图片识别方法、系统、存储介质及终端通过对微博图片进行特定方式的数据增强，有效提高微博图片识别模型的泛化能力，从而实现可靠的分类。类。类。

【技术实现步骤摘要】
微博图片识别方法、系统、存储介质及终端


[0001]本专利技术涉及图像识别的
，特别是涉及一种微博图片识别方法、系统、存储介质及终端。

技术介绍

[0002]现有技术中，在进行图片分类时，通常采用加入噪声、旋转、翻转及平移等方式进行数据增强，或者不进行数据增强。然而，上述方案仅能够针对自然场景下的图片进行分类。对于微博图片这一特殊类型的图片，在实际分类中准确率低，甚至无法识别。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种微博图片识别方法、系统、存储介质及终端，通过对微博图片进行特定方式的数据增强，有效提高微博图片识别模型的泛化能力，从而实现可靠的分类。
[0004]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种微博图片识别方法，包括以下步骤：获取微博图片识别模型的训练数据集中的微博图片；随机选择N2张所述微博图片，并将所述微博图片缩放为相同尺寸的正方形图片；N为大于等于2的自然数；将所述正方形图片按照从左到右、从上到下的顺序依次覆盖在纯白色图片上，生成增强图片；当生成的增强本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微博图片识别方法，其特征在于：包括以下步骤：获取微博图片识别模型的训练数据集中的微博图片；随机选择N2张所述微博图片，并将所述微博图片缩放为相同尺寸的正方形图片；N为大于等于2的自然数；将所述正方形图片按照从左到右、从上到下的顺序依次覆盖在纯白色图片上，生成增强图片；当生成的增强图片和所述训练数据集中的微博图片的数量比为预设阈值时，基于所述训练数据集中的微博图片和所述增强图片训练所述微博图片识别模型，以基于训练好的微博图片识别模块识别微博图片。2.根据权利要求1所述的微博图片识别方法，其特征在于：N取值为2。3.根据权利要求1所述的微博图片识别方法，其特征在于：所述预设阈值为20％。4.根据权利要求1所述的微博图片识别方法，其特征在于：所述正方形图片的像素为200x200，所述增强图片的像素为所述正方形图片的像素的N2倍。5.一种微博图片识别系统，其特征在于：包括获取模块、预处理模块、覆盖模块和训练模块；所述获取模块用于图片识别模型的训练数据集中的微博图片；所述预处理模块用于随机选择N2张所述微博图片，并将所述微博图片缩放为相同尺寸...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：上海蜜度信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：