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图像重识别方法、设备、电子装置和存储介质.pdf
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图像重识别方法、设备、电子装置和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像重识别方法、设备、电子装置和存储介质，其中，该图像重识别方法包括：对待处理图像包含的待处理目标进行特征提取，获取待处理目标的特征图像，然后基于多个不同尺寸的池化核，对特征图像进行池化，获取待处理图像的图像特征；在确定参考图像的图像特征之后，根据待处理图像的图像特征和参考图像的图像特征之间的相似度，确定待处理图像包含的待处理目标和参考图像包含的参考目标是否一致。通过本申请，解决了相关技术中在识别图像中目标的尺度不同的情况下，特征匹配的准确率仍然较低的问题，提高了图像中目标重识别的准确率。
2023-07-25
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本申请公开了一种图像识别方法、装置、存储介质和电子设备。该图像识别方法包括：获取第一图像，确定第一图像中包含预设特征的第一区域，第一图像为采用第一拍摄方式拍摄的图像；获取第二图像，确定第二图像中包含预设特征的第二区域，第二图像为采用第二拍摄方式拍摄的图像，第一图像与第二图像的拍摄角度、拍摄时间和拍摄场景相同，第一区域大于第二区域；在第二图像中确定包含第二区域的第三区域，第三区域的尺寸与第一区域的尺寸相同；将第一区域替换为第三区域，并使第一区域中的目标物体与第三区域中的目标物体重叠；对替换区域后的第一图像进
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本公开涉及一种图像识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将待处理图像输入学生网络的输入层，由所述学生网络对所述待处理图像进行图像识别；通过所述学生网络的输出层输出所述待处理图像的识别结果；其中，所述学生网络通过一个教师网络进行在线知识蒸馏训练得到，在一轮训练过程中，所述用于训练学生网络的样本图像数据的目标标注信息，由所述教师网络针对所述样本图像数据的样本识别结果进行滑动平均处理得到。本公开实施例可实现提高图像识别精度。
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本公开提供了一种图像识别方法,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习、图像处理和计算机视觉等技术领域,可应用于智慧城市等场景下。具体实现方案为:对第一图像的第N级第一特征和第二图像的第N级第二特征进行融合处理,得到第N级融合特征,其中,N为大于或等于1的整数;根据第N级融合特征,得到第N+1级第一特征和第N+1级第二特征;根据第N+1级第一特征和第N+1级第二特征,得到第N+M级第一特征和第N+M级第二特征,其中,M为大于1的整数;以及根据第N+M级第一特征和第N+M级第二特征,识别第二图像中相对于第一图
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本公开提供了一种图像识别方法，涉及人工智能领域，尤其涉及图像识别领域。具体实现方案为：从待识别图像中识别不同类别的多个目标对象群；从待识别图像中截取各个目标对象群所在区域，得到各个目标对象群的目标图像；从各个目标对象群的目标图像中识别各个目标对象群中的目标对象的数量；以及根据各个目标对象群的类别以及该目标对象群中的目标对象的数量，生成针对各个目标对象群的调度信息。本公开还提供了一种图像识别装置、电子设备和存储介质。
2023-07-25
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