【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理领域，特别涉及一种端侧的相册内容分类方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、图像分类作为图像处理与机器视觉的基本技术，一直是机器视觉领域的研究重点，研究者们在过去的几十年中提出了很多种图像分类算法，包括基于传统特征的图像分类，基于神经网络的图像分类等。
2、随着神经网络技术的发展，基于神经网络的图像分类技术成为了研究者最为关注的领域，包括al exnet,resnet等技术均引领了图像分类技术的潮流，但是传统的图像分类技术多采用gpu,cpu或者手机arm芯片完成，不容易在定制化终端等端侧完成相册的分类。端侧的相册分类，是一种较为独特的应用场景，是图像分类技术的延伸，由于相册中场景较为杂乱，端侧的相册内容分类需要进行大量的数据运算。然而端侧算力较为有限，仅依靠端侧的算力难以达到人们预期的效果。
3、因此，需要一种针对侧端的相册内容分类的技术方案，能够解决上述问题。
技术实现思路
1、为了解决所述现有技术的不足，本申请提供了一种端侧的相册内容分类方法、系统及存储介质，将gpu服务器训练与端侧的处理芯片推理相结合的方式，利用离线的gpu服务器对深度神经网络进行相册分类的训练，再将训练完成的网络移植至端侧，利用有限的芯片算力进行推理并输出分类结果，实现定制终端上的相册图片分类。
2、本申请所要达到的技术效果通过以下方案实现：
3、根据本申请的第一方面，提供一种端侧的相册内容分类方法，包括如下步骤：
4、步骤1：根
5、步骤2：选择resnet50分类模型作为基础特征模型构建训练网络并将之运行至gpu服务器上；
6、步骤3：将所述训练数据集输入至所述训练网络进行训练得到推理模型；
7、步骤4：在端侧运行所述推理模型，将图片预处理后输入所述推理模型进行分类。
8、优选地，在步骤1中，进行人工分类的具体方法为：对图片进行标号，其中每个标号代表一个类别信息，将所述类别信息写入json或者yaml文件。
9、优选地，在步骤1中，进行归一化处理的具体方法为：将图像高度调整为640，宽度裁剪为640，不足640的部分补0填充，完成图像归一化。
10、优选地，在步骤2中，训练网络的构建方法具体为：在resnet50分类模型后接入与输入类别相同数目的输出全连接层，最后通过softmax函数归一化后，完成训练网络的构建。
11、优选地，在步骤3中，采用交叉熵损失函数，在gpu服务器上完成所述训练网络的训练。
12、优选地，在步骤4中，在端侧运行所述推理模型前，对推理模型进行格式转化以及适配优化后再运行。
13、优选地，对推理模型进行格式转化以及适配优化的具体方式为：
14、根据端侧类型转换推理模型的格式并进行验证；
15、对转换后的推理模型模型进行小型化的优化处理；
16、对优化后的推理模型进行编译后在端侧芯片上运行。
17、优选地，利用所述推理模型进行分类后输出所述标号。
18、根据本申请的第二方面，提供一种端侧的相册内容分类系统，包括：训练模块以及推理模块，其中：
19、所述训练模块运行至gpu服务器上，运行有以resnet50分类模型作为基础特征模型的训练网络，用于利用训练数据集对训练网络进行训练得到推理模型；
20、所述推理模块运行至端侧，运行有所述推理模型，用于将输入的预处理图片进行分类并输出类别。
21、根据本申请的第三方面，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计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述端侧的相册内容分类方法。
22、采用本端侧的相册内容分类方法、系统及存储介质的有益效果在于：
23、以resnet50分类模型作为基础搭建训练模型，利用离线gpu服务器对训练模型进行大量数据的输入训练后形成推理模型，再将该推理模型输入定制化终端等端侧进行图片的分类处理，从而利用端侧的rk3568芯片即可完成复杂的图片分类作业。
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1.一种端侧的相册内容分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤1中，根据图片类别进行分类的具体方法为：对图片进行标号，其中每个标号代表一个类别信息，将所述类别信息写入json或者yaml文件进行保存。
3.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤1中，进行归一化处理的具体方法为：将图像高度调整为640，宽度裁剪为640，不足640的部分补0填充，完成图像归一化。
4.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤2中，训练网络的构建方法具体为：在resnet50分类模型后接入与输入类别相同数目的输出全连接层，最后通过softmax函数归一化后，完成训练网络的构建。
5.根据权利要求4所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤3中，采用交叉熵损失函数，在GPU服务器上完成所述训练网络的训练。
6.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤4中，在端侧运行所述推理模型前，对推理模型进行格式转化以及适
7.根据权利要求6所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，对推理模型进行格式转化以及适配优化的具体方式为：
8.根据权利要求2所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，利用所述推理模型进行分类后输出所述标号。
9.一种端侧的相册内容分类系统，其特征在于，包括：训练模块以及推理模块，其中：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1至8中任一项所述的端侧的相册内容分类方法。
...【技术特征摘要】
1.一种端侧的相册内容分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤1中，根据图片类别进行分类的具体方法为：对图片进行标号，其中每个标号代表一个类别信息，将所述类别信息写入json或者yaml文件进行保存。
3.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤1中，进行归一化处理的具体方法为：将图像高度调整为640，宽度裁剪为640，不足640的部分补0填充，完成图像归一化。
4.根据权利要求1所述的端侧的相册内容分类方法，其特征在于，在步骤2中，训练网络的构建方法具体为：在resnet50分类模型后接入与输入类别相同数目的输出全连接层，最后通过softmax函数归一化后，完成训练网络的构建。
5.根据权利要求4所述的端侧的相册内...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴文琴，陈海峰，牛冠杰，陈朝华，邢海涛，冉梦佳，陆萌，
申请(专利权)人：联通在线信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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