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申请/专利权人：微梦创科网络科技(中国)有限公司

摘要：本申请公开了一种图片分类方法和装置，涉及数据处理领域，用以解决现有的图片判断模型存在的盲点问题。所述方法包括：获取待分类的目标图片；获取预先训练的用于判定图片类别的目标判定模型；其中，如果第一图片和第二图片的相似度大于设定的相似度阈值，则所述目标判定模型将第一图片和第二图片判定为同一类别；利用所述目标判定模型，对所述目标图片进行分类。本申请用于图片分类。

主权项：1.一种图片分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类的目标图片；获取预先训练的用于判定图片类别的目标判定模型；其中，如果第一图片和第二图片的相似度大于设定的相似度阈值，则所述目标判定模型将第一图片和第二图片判定为同一类别；利用所述目标判定模型，对所述目标图片进行分类；所述目标判定模型的训练过程，包括：获取目标训练集，所述目标训练集中包括多组目标指定图片对，每一组目标指定图片对包括第一指定图片和第一指定图片的分类标签、第二指定图片和第二指定图片的分类标签，所述第一指定图片和所述第二指定图片的相似度大于设定的相似度阈值，所述第一指定图片的分类标签和所述第二指定图片的分类标签指示相同的类别，所述第一指定图片和所述第二指定图片的相似度是基于结构相似性算法而确定；基于所述目标训练集，对基于深度学习的图片判断模型进行训练，直至所述图片判断模型将相似度大于设定的相似度阈值的两张图片判定为同一类别后训练完成，得到目标判定模型；其中，所述目标训练集的获取过程，包括：获取多组指定图片对；其中，每一组指定图片对包括相似度大于设定的相似度阈值的第一指定图片和第二指定图片，所述第二指定图片是在所述第一指定图片的基础上加入噪声而得到的图片；针对任一组指定图片对：根据图片判断模型对所述第一指定图片的分类结果，确定所述第一指定图片的分类标签，所述第一指定图片的分类标签指示所述第一指定图片的类别；根据图片判断模型对所述第二指定图片的分类结果，确定所述第二指定图片的分类标签，所述第二指定图片的分类标签指示所述第二指定图片的类别；在所述第二指定图片的分类标签和第一指定图片的分类标签相同的情况下，将当前组指定图片对丢弃；在所述第二指定图片的分类标签和第一指定图片的分类标签不同的情况下，将所述第二指定图片的分类标签修改为第一指定图片的分类标签；将所述第一指定图片、所述第一指定图片的分类标签、所述第二指定图片以及修改后的所述第二指定图片的分类标签作为所述目标指定图片对。

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权利要求：

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