买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京小蝇科技有限责任公司

摘要：本发明提供一种基于带噪数据的图像识别方法和装置，所述方法包括：将待识别的原始图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的图像识别结果；分类识别模型是利用预先构建的图像样本数据集进行训练得到的，图像样本数据集包括干净样本数据集和噪声样本数据集；干净样本数据集包括在原始数据样本中筛除难以分类样本集合后得到的干净样本集合，以及难以分类样本集合经过噪声识别模型筛选后得到的难以识别样本集合；噪声样本数据集是所述难以分类样本集合经过噪声识别模型筛选后得到的噪声样本集合构成的。解决了由于样本类型识别和标注不够准确而导致的训练出的识别模型准确性较差的问题。

主权项：1.一种基于带噪数据的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的原始图像；将所述待识别的原始图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的图像识别结果；其中，所述分类识别模型是基于深度学习模型，利用预先构建的图像样本数据集进行训练得到的，所述图像样本数据集包括干净样本数据集和噪声样本数据集；所述干净样本数据集包括在原始数据样本中筛除难以分类样本集合后得到的干净样本集合，以及所述难以分类样本集合经过噪声识别模型筛选后得到的难以识别样本集合；所述噪声样本数据集是所述难以分类样本集合经过所述噪声识别模型筛选后得到的噪声样本集合构成的，所述难以分类样本集合是利用原始数据样本集合通过多模型交互算法进行迭代筛选得到的；其中，利用原始数据样本通过多模型交互算法进行迭代筛选，得到所述难以分类样本，具体包括：将目标样本输入第一分类模型，以得到所述第一分类模型输出的该目标样本属于目标类别标签的第一概率；在所述第一概率小于第一概率阈值的情况下，将该目标样本输入第二分类模型，以得到所述第二分类模型输出的该目标样本属于目标类标签的第二概率；在所述第二概率小于第二概率阈值的情况下，则确定所述目标样本为难以分类样本；将原始数据样本集合中的每个所述原始数据样本依次作为目标样本进行迭代，以得到所述原始数据样本集合中的所有难以分类样本；其中，所述难以分类样本集合经过所述噪声识别模型筛选后，得到噪声样本集合，具体包括：将所述难以分类样本集合中的每个样本分别输入所述噪声识别模型的第一子模型和第二子模型，以得到所述第一子模型输出的第一子概率和所述第二子模型输出的第二子概率；根据贡献度计算所述第一子概率和所述第二子概率的加权值；在所述加权值大于第三概率的情况下，判定该样本为噪声样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京小蝇科技有限责任公司 基于带噪数据的图像识别方法和装置