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申请/专利权人：广州欢聚时代信息科技有限公司
摘要：本申请涉及图像识别技术领域中一种图像类型识别方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取待检测图像；调用二分类模型对所述待检测图像进行类型判别，确定其属于目标类型的第一置信度，所述二分类模型预先被训练至收敛状态；调用多分类模型对所述待检测图像进行类型判别，确定其属于目标类型的第二置信度，所述多分类模型预先被训练至收敛状态；融合第一置信度和第二置信度获得综合置信度，当综合置信度大于预设阈值时，确认待检测图像为所述目标类型。本申请对待检测图像中是否包含目标类型的图像所做出的判决结果具有更高可置信度，可被高度信赖，适于电商平台之类的应用场景中对广告图片是否存在目标类型的图像进行检测。
主权项：1.一种图像类型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：采用数据集中的训练样本对二分类模型实施迭代训练至收敛状态，所述训练样本包括标注为目标类型的正样本的待检测图像和标注为非目标类型的负样本的待检测图像，所述二分类模型的分类器的分类数目被配置为大于两个，其中两个分类分别对应所述目标类型、非目标类型；采用训练至收敛状态的所述二分类模型对所述数据集中的训练样本进行测试，预测各个训练样本的分类；根据每个训练样本在被分类前的全连接层中的被激活的神经元组合进行聚类，调整所述数据集的训练样本的标注信息，将所述数据集中神经元组合及原始标注类型相同的训练样本标注为相同类型，其中两个类型分别对应所述目标类型和非目标类型，将所述数据集中神经元组合或原始标注类型不同的训练样本相应标注为不同类型；根据聚类结果统计总类别数，将该总类别数配置为多分类模型的分类数目；采用所述数据集中的训练样本对所述多分类模型实施迭代训练至收敛状态；获取待检测图像；调用二分类模型对所述待检测图像进行类型判别，确定其属于目标类型的第一置信度，所述二分类模型预先被训练至收敛状态；调用多分类模型对所述待检测图像进行类型判别，确定其属于目标类型的第二置信度，所述多分类模型预先被训练至收敛状态；融合第一置信度和第二置信度获得综合置信度，当综合置信度大于预设阈值时，确认待检测图像为所述目标类型。
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百度查询： 广州欢聚时代信息科技有限公司 图像类型识别方法及其装置、设备、介质、产品
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