【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。本公开提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，计算机可读指令在被执行时实现上述的任一方法。本公开提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算设备执行上述各种可选实现方式中提供的任一方法。需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器...
【技术保护点】
1.一种确定图像类别的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，基于指定样本图像集中的样本图像对应的置信度确定该被选择类别对应的置信度阈值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于目标样本图...
【技术特征摘要】
1.一种确定图像类别的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，基于指定样本图像集中的样本图像对应的置信度确定该被选择类别对应的置信度阈值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于目标样本图像对应的置信度和按照对应的置信度从高到底排序的所述被选择类别的样本图像中目标样本图像的前一个样本图像对应的置信度确定该被选择类别对应的置信度阈值，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个样本图像包括样本产品对应的图像，以及所述已被标注的类别为产品缺陷的类别。
8.一种确定置信度阈值的方法，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其中，利用所述验证数据集确定图像分类模型在输出各个类别时的置信度阈值，包括：
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，基于指定样本图像集中的样本图像对应的置信度确定该被选择类别对应的置信度阈值，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，基于目标样本图像对应的置信度和按照对应的置信度从高到底排序的所述被选择类别的样本图像中目标样本图像的前一个样本图像对应的置信度确定该被选择类别对应的置信度阈值，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张美娟，李昭月，王耀平，赵小慧，柴栋，王洪，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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