[发明专利]图像分类处理方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910816818.3 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110533106A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 刘俊;叶燕罡;文伟;沈小勇;戴宇荣;贾佳亚 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44285 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 骆苏华<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种图像分类处理方法、装置及存储介质，本申请预先训练了多个任务共享的图像分类模型，在需要实现多个任务的图像分类的情况下，可以将多个任务的待分类图像都输入该图像分类模型进行处理，得到各任务所需的分类结果，相对于传统方案将多个任务的待分类图像分别输入相应任务的图像分类模型进行处理的方案，只需要运行一次图像分类模型，大大降低了运行时间，减少了等待时间，提高了用户体验，且由于多任务共享一个图像分类模型，降低了图像分类模型开发、部署及维护成本，对于模型训练所需的训练图像，不需要为每一个训练图像配置所有任务的标注标签，大大减少了人工标注工作量，提高了模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分类模型 分类图像 模型训练 任务共享 图像分类 训练图像 存储介质 分类结果 分类模型 人工标注 一次图像 用户体验 申请 工作量 标注 标签 配置 部署 开发 维护 | ||
【主权项】：
1.一种图像分类处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多个任务的图像分类请求，所述图像分类请求携带有所述多个任务的待分类图像，且所述待分类图像携带有相应任务的任务标志位；/n解析所述图像分类请求，得到所述多个任务的待分类图像；/n将所述多个任务的待分类图像输入图像分类模型，得到所述多个任务各自的分类结果，所述图像分类模型是利用深度学习网络，对携带有同一任务标志位的训练样本进行监督训练得到的，所述训练样本来源于所述多个任务的训练图像，不同任务的训练图像携带有不同的任务标志位；/n将所述分类结果反馈至发送相应图像分类请求的客户端进行展示。/n
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