对象识别方法、装置、计算机设备及其存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种对象识别方法、装置、计算机设备及其存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至目标识别模型，得到待识别图像中待识别对象对应的目标对象识别结果；其中，目标识别模型的每轮训练样本基于待识别对象的样本图像集，以及上一轮训练样本确定；且在每轮训练过程中根据本轮对象识别结果、上一轮对象识别结果和本轮训练样本的对象识别标签，对目标识别模型进行参数调整。本申请保证了待识别图像中的待识别对象的识别准确性。识别对象的识别准确性。识别对象的识别准确性。

【技术实现步骤摘要】
对象识别方法、装置、计算机设备及其存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种对象识别方法、装置、计算机设备及其存储介质。

技术介绍

[0002]随着视频技术的不断发展与普及，针对视频中对象的检测技术也越加的完善，当用户需要确定视频中对象的具体位置和类别时，通常可借助目标检测算法进行检测。
[0003]但是，一般视频中带有对象的内容可能仅有几秒钟，因此能够作为目标检测算法训练样本的内容较少，进而导致目标检测算法训练后的识别准确性较低，所以当通过目标检测算法对视频中对象进行检测时，存在无法准确识别视频中对象的问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确识别视频中对象的对象识别方法、装置、计算机设备及其存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种对象识别方法。该方法包括：
[0006]获取待识别图像；
[0007]将待识别图像输入至目标识别模型，得到待识别图像中待识别对象对应的目标对象识别结果；
[0008]其中，目标识别模型的每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至目标识别模型，得到所述待识别图像中待识别对象对应的目标对象识别结果；其中，所述目标识别模型的每轮训练样本基于所述待识别对象的样本图像集，以及上一轮训练样本确定；且在每轮训练过程中根据本轮对象识别结果、上一轮对象识别结果和本轮训练样本的对象识别标签，对所述目标识别模型进行参数调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型的训练过程如下：根据上一轮训练样本和所述待识别对象的样本图像集，确定本轮训练样本；基于目标识别模型，对所述本轮训练样本进行对象识别，得到本轮对象识别结果；根据所述本轮对象识别结果，确定所述目标识别模型是否达到精度要求；若否，则根据所述本轮对象识别结果、上一轮对象识别结果和所述本轮训练样本的对象识别标签，对所述目标识别模型进行参数调整。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据上一轮训练样本和所述待识别对象的样本图像集，确定本轮训练样本，包括：从上一轮训练样本中提取第一训练样本；从所述待识别对象的样本图像集中除所述上一轮训练样本之外的样本图像中提取第二训练样本；将所述第一训练样本和所述第二训练样本，作为本轮训练样本。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于目标识别模型，对所述本轮训练样本进行对象识别，得到本轮对象识别结果，包括：基于目标识别模型，对所述本轮训练样本进行对象识别，得到初始识别结果；根据所述本轮训练样本的对象识别标签，对所述初始识别结果进行更新，得到本轮对象识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据本轮训练样本的对象识别标签，对所述初始识别结果进行更新，得到本轮对象识别结果，包括：基于所述本轮训练样本的对象识别标签，以及所述初始识别结果中的输出概率，确定所述初始识别结果的正确率；将所述正确率添加至所述初始识别结果中，得到所述本轮对象识别结果。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述本轮对象识别结果、上一轮对象识别结果和所述本轮训练样本的对象识别标签，对所述目标识...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宏韬，许政伟，杨晓诚，杨宇喆，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：