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摘要：本发明提供了一种图像分类方法、图像分类模型的训练方法和装置，包括：获取待处理图像；将该待处理图像输入至预先训练完成的图像分类模型中，以使该图像分类模型识别待处理图像所包含的场景，得到场景识别结果；在多个预设场景下识别待处理图像的图像类别，得到每个预设场景对应的初始分类结果；基于每个预设场景对应的初始分类结果和所述场景识别结果，输出待处理图像的图像类别。该方式中，图像分类模型能够识别图像所包含的场景，基于场景识别结果以及在各场景下得到的图像类别的初始分类结果，确定图像的最终类别；由于在确定图像类别时考虑了图像所包含的场景，从而避免了场景因素的差异对图像类别识别的干扰，进而提高了图像分类的准确度。
主权项：1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像；所述待处理图像是各种直播场景下的图像；将所述待处理图像输入至预先训练完成的图像分类模型中，输出所述待处理图像的图像类别；其中，所述图像分类模型用于：识别所述待处理图像所包含的场景，得到场景识别结果；在多个预设场景下识别所述待处理图像的图像类别，得到每个所述预设场景对应的初始分类结果；基于每个所述预设场景对应的初始分类结果和所述场景识别结果，得到所述待处理图像的图像类别；其中，所述场景识别结果包括所述待处理图像属于每个所述预设场景的概率；所述初始分类结果包括所述待处理图像属于多个预设类别中的每个所述预设类别的概率；所述基于每个所述预设场景对应的初始分类结果和所述场景识别结果，得到所述待处理图像的图像类别的步骤，包括：基于所述场景识别结果中所述待处理图像属于每个所述预设场景的概率，确定每个所述预设场景对应的初始分类结果的加权权重；基于所述加权权重和每个所述预设场景对应的初始分类结果，确定所述待处理图像属于每个所述预设类别的最终概率，将最大的所述最终概率对应的预设类别，确定为所述待处理图像的图像类别。
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