一种图像识别方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种图像识别方法、装置和电子设备。该方法包括：获取待识别图像；通过图像识别模型的像素级特征提取主干网络，提取待识别图像多个不同层次的像素级特征；利用图像识别模型的特征金字塔网络，将多个不同层次的特征在不同尺度下进行融合，以得到多个不同尺度下的融合特征；利用检测头的卷积核分支网络，对多个不同尺度下的融合特征进行处理，以获取卷积核和分类结果；以及，利用检测头的掩膜分支网络，对多个不同尺度下的融合特征进行处理，以获取掩膜特征；通过图像识别模型的后处理网络，对掩膜特征、卷积核和分类结果进行后处理，以获取识别结果，因此通过该方法能够对图像进行识别。行识别。行识别。

【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及互联网
，具体而言，涉及一种图像识别方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]在一些场景中，往往需要对图像进行识别，从而从图像中识别出文字、图案等图像内容，比如，在司法领域，需要从司法卷宗的图像中识别出诸如起诉意见书、鉴定报告等文字，在智能理赔领域，需要从各类票据的图像中检测出诸如姓名、金额等文字，在智能交通领域，需要从交通路口的车辆交通图像中识别出车辆等图案。因此，需要提供针对图像进行识别的解决方案。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种图像识别方法、装置和电子设备，用以对图像进行识别。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种图像识别方法，图像识别模型包括像素级特征提取主干网络、特征金字塔网络、检测头和后处理网络，其中，所述检测头包括卷积核分支网络和掩膜分支网络，包括：
[0005]获取待识别图像；
[0006]通过所述图像识别模型的像素级特征提取主干网络，提取所述待识别图像多个不同层次的像素级特征；
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，图像识别模型包括像素级特征提取主干网络、特征金字塔网络、检测头和后处理网络，其中，所述检测头包括卷积核分支网络和掩膜分支网络，所述方法包括：获取待识别图像；通过所述图像识别模型的像素级特征提取主干网络，提取所述待识别图像多个不同层次的像素级特征；利用所述图像识别模型的特征金字塔网络，将所述多个不同层次的特征在不同尺度下进行融合，以得到多个不同尺度下的融合特征；利用所述检测头的卷积核分支网络，对所述多个不同尺度下的融合特征进行处理，以获取卷积核和分类结果；以及，利用所述检测头的掩膜分支网络，对所述多个不同尺度下的融合特征进行处理，以获取掩膜特征；通过所述图像识别模型的后处理网络，对所述掩膜特征、卷积核和分类结果进行后处理，以获取识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述识别结果进行可视化展示。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于用户端的电子设备；以及，获取待识别图像，具体包括：通过所述用户端的电子设备中的图像采集设备采集图像，作为所述待识别图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型通过如下方法预先训练得到：针对被训练模型的检测头的卷积核分支网络和掩膜分支网络，分别设置分类损失函数和掩膜损失函数；利用所述分类损失函数和所述掩膜损失函数，计算所述检测头对训练样本的负反馈...

【专利技术属性】
技术研发人员：王舒仪，周涛，陈积明，史治国，
申请(专利权)人：上海亿保健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：