图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
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图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:对图像进行属性预测处理,得到对应图像中的对象的多个候选属性框;基于多个候选属性框的类别对多个候选属性框进行聚合处理,得到多组候选属性框;基于每组候选属性框的交并比对每组候选属性框进行筛选处理,得到每个类别对应的目标属性框;基于每个类别对应的目标属性框对对象进行类别识别处理,得到图像的类别。通过本申请,能够提高图像识别的精确性。
图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本发明提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及图像处理技术领域,在进行图像识别时,首先获取预设图像格式的待识别图像,该预设图像格式为图像传感器直接输出的图像格式;然后提取待识别图像的目标物特征;进而对待识别图像的目标物特征和底库图像的目标物特征进行特征比对,得到待识别图像的目标物识别结果。与转换成RGB格式的待识别图像相比,这种不经过图像格式转换的待识别图像的信息量更大,因此与相关现有技术相比,使用图像传感器直接输出的预设图像格式的待识别图像进行图像识别,避免了图像格式转换造成的信
图像标签识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本发明公开了一种图像标签识别方法,包括:基于N个标签中每个标签的特征向量,通过图卷积网络获取N*d维的第一特征矩阵,所述图卷积网络中包含L个图卷积层,L为正整数,N为大于1的正整数,d表示特征向量的维度;通过基于注意力机制的特征表示网络获取目标图像的第二特征矩阵,所述基于注意力机制的特征表示网络中包括M个注意力模块,所述注意力模块为残差卷积注意力模块、卷积注意力模块中的任意一种,M为正整数;基于所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵,获取所述目标图像在每个所述标签下的置信度,得到所述目标图像的标签识别结果。取
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本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质;本发明实施例在展示客户端的零件识别页面后,响应于针对所述图像获取控件的触发操作,对获取到的目标设备图像进行设备区域检测,当检测到的设备区域数量超过预设数量阈值时,展示区域选择页面,响应于针对设备区域的选择操作,展示零件识别结果页面,该零件识别结果页面包括选择操作选择的目标设备区域的零件列表,该零件列表包括所述目标设备区域中至少一个设备零件的属性信息;该方案可以提升图像识别的准确率。