CN111310808B - 图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质，基于人工智能技术，包括：将训练图像按照训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；获取目标区域轮廓的面积，按照预将多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；分别通过训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；识别待识别图像中目标区域的面积，根据待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；将待识别图像输入至目标区间分类模型，以输出待识别图像对应的属性标签。本发明避免了面积具有较大判断权重的问题，提高了目标区域属性判断的准确度。

Description

图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质。
背景技术
图片识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，该技术是一种应用深度学习算法的实践应用。当前的图片识别技术在判断图片中目标区域的属性时，通常对目标区域的面积赋以较大的判断权重。
然而在很多应用领域中，目标区域的面积与目标区域的属性并不具有关系，因此当前图片识别技术在识别图片时，通常由于目标区域的面积具有较大判断权重，导致目标区域属性的判断准确度较低。
发明内容
本发明的目的是提供一种图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质，用于解决现有技术中由于目标区域的面积具有较大判断权重，导致目标区域属性的判断准确度较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种图片识别模型的训练方法，包括：
将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；
分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；
识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
上述方案中，所述分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集包括：
按照预设的面积区间划分所述数据库中各训练图像的训练面积，使所述数据库中的训练图像分成若干个至少具有一个训练图像的训练图集，分别向各所述训练图集提供初始神经网络；
通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型，将所述训练图集的面积区间与所述区间图像分类模型通过模型清单关联。
上述方案中，通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型包括：
识别所述训练图像的目标区域中各像素的灰度值并对其排列获得输入向量，通过所述初级神经网络计算所述输入向量获得预测向量；
通过最佳调整量公式计算所述预测向量、所述训练图像的训练标签和初始神经网络中的权重获得权重调整量，并根据所述权重调整量对所述初始神经网络进行迭代以获得迭代神经网络；
持续的通过迭代神经网络计算输入向量以获得预测向量，并通过最佳调整量公式计算所述预测向量、训练标签和所述迭代神经网络的权重获得权重调整量，根据所述权重调整量对所述迭代神经网络进行迭代，直至所述权重调整量小于调整阈值时停止迭代，并将所述迭代神经网络设为区间图像分类模型。
上述方案中，所述最佳调整量公式通过以下步骤获得：
提供用于表达所述训练图集中所有训练标签的预测向量与训练标签的差值之和的目标公式；
以所述目标公式为最小值为导向通过梯度下降法计算泰勒公式，以获得用于计算每次迭代时所需的权重调整量的最佳调整量公式。
上述方案中，所述识别待识别图像中目标区域的面积包括以下步骤：
识别所述待识别图像中的目标区域；
沿所述目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述目标区域的轮廓；
计算所述闭合曲线内的面积以获得目标区域的面积。
上述方案中，所述根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型包括：
提取所述区间图像分类模型集中的模型清单；
将所述目标区域的面积与所述模型清单中的面积区间进行比对，获得与所述目标区域的面积匹配的面积区间，并将其设为目标面积区间；
从区间图像分类模型集中提取与所述目标面积区间关联的区间图像分类模型，并将其设为目标区间图像分类模型。
上述方案中，所述将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签包括：
将所述待识别图像的目标区域转为输入向量录入所述目标区间图像分类模型；
通过目标区间图像分类模型计算所述输入向量以获得预测向量；
根据所述预测向量判断所述待识别图像的属性标签，并将所述属性标签发送至用户端。
为实现上述目的，本发明还提供一种图片识别模型的训练装置，包括：
标签标定模块，用于将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
区域划分模块，用于获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；
模型训练模块，用于分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；
模型选择模块，用于识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
图像识别模块，用于将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机系统，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器.处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现上述图片识别模型的训练方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现上述图片识别模型的训练方法的步骤。
本发明提供的一种图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质，通过将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集，再分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集，使每个区间图像分类模型分别具有的面积区间，该面积区间是区间图像分类模型善于判断的目标区域面积的大小范围；通过识别待识别图像中目标区域的面积，获取与目标区域的面积对应的目标区间图像分类模型；由于目标区间图像分类模型最善于处理所述面积的目标区域，因此，避免了面积因素在判断目标区域属性时具有较大判断权重的问题，提高了目标区域属性判断的准确度。
附图说明
图1示意性示出了根据本申请实施例一的图片识别模型的训练方法的环境应用示意图；
图2为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的流程图；
图3为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S3中形成区间图像分类模型集的流程图；
图4为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S302中获得区间图像分类模型的流程图；
图5为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S3022中获得最佳调整量公式的流程图；
图6为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S4中识别待识别图像中目标区域的面积的流程图；
图7为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S4中选择对应的目标区间图像分类模型的流程图；
图8为本发明图片识别模型的训练方法实施例一的步骤S5中输出所述待识别图像对应的属性标签的流程图；
图9为本发明图片识别模型的训练装置实施例二的程序模块示意图；
图10为本发明计算机系统实施例三中计算机设备的硬件结构示意图。
附图标记：
1、图片识别模型的训练装置2、服务器3、网络4、用户端
5、计算机设备11、标签标定模块12、区域划分模块
13、模型训练模块14、模型选择模块15、图像识别模块
51、存储器52、处理器
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的一种图片识别模型的训练方法、装置、计算机系统及存储介质，适用于计算机领域，为提供一种基于标签标定模块、区域划分模块、模型训练模块、模型选择模块和图像识别模块的图片识别模型的训练方法。本发明通过将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
图1示意性示出了根据本申请实施例一的图片识别模型的训练方法的环境应用示意图。
在示例性的实施例中，算法自动测试方法运行在服务器2中，服务器2通过网络3与多个用户端4连接，用户通过用户端4输入目标图像，服务器2根据将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；服务器2接收用户端4输入的待识别图像，并识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以生成所述待识别图像对应的属性标签，并将其输出至用户端4。
服务器2可以通过一个或多个网络3提供服务，网络3可以包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或等等。网络3可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，它们的组合和/或类似物。网络3可以包括无线链路，例如蜂窝链路，卫星链路，Wi-Fi链路和/或类似物。
服务器2可以由单个或多个计算机设备(如，服务器)组成。该单个或多个计算设备可以包括虚拟化计算实例。虚拟化计算实例可以包括虚拟机，诸如计算机系统的仿真，操作系统，服务器等。计算设备可以基于定义用于仿真的特定软件(例如，操作系统，专用应用程序，服务器)的虚拟映像和/或其他数据来加载虚拟机。随着对不同类型的处理服务的需求改变，可以在一个或多个计算设备上加载和/或终止不同的虚拟机。可以实现管理程序以管理同一计算设备上的不同虚拟机的使用。
实施例一
请参阅图2，本实施例的一种图片识别模型的训练方法，包括：
S1：将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
S2：获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；
S3：分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；
S4：识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
S5：将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
本实施例提供的图片识别模型的训练方法，提取训练图像，所述训练图像可为jpg格式、png格式、或bmp格式，该训练图像可为X线图像，也可为超声图像；
将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像，其中，对训练图像进行标定的标签，为用于描述该目标区域属性特征的信息数据；识别训练图像中的目标区域，通过轮廓识别算法识别出所述目标区域的轮廓，通过图形计算算法计算所述轮廓的面积以获得该目标区域轮廓的面积；
按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集，通过所述训练图像集分别训练与其对应的训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；所述区间图像分类模型具有面积区间，其用于表达该区间图像分类模型适用于识别的训练目标区域的大小，也就是该区间图像分类模型识别该面积区间的训练目标区域的识别准确度最高；
获取与训练面积匹配的面积区间，并将该面积区间所对应的区间图像分类模型设为目标区间图像分类模型；例如：训练面积为1.5，区间图像分类模型集包括区间图像分类模型A、区间图像分类模型B和区间图像分类模型C，其中，区间图像分类模型A的面积区间为【0,1)，区间图像分类模型B的面积区间为【1,2)，区间图像分类模型C的面积区间为【2,3)，可知，训练面积与区间图像分类模型B的面积区间匹配，因此，将区间图像分类模型B设为目标区间图像分类模型；识别所述目标图像中的目标区域，将目标区域中各像素的灰度值并对其排列获得输入向量，通过所述目标区间图像分类模型计算所述输入向量获得预测向量；由于目标区间图像分类模型是基于多个具有属性标签的训练图像迭代运算而成，其中，属性标签因包括第一性标签和第二性标签，又由于属性标签准确的对训练图像中的目标区域进行了标注，因此目标区间图像分类模型可通过快速准确的识别目标图像中的目标区域，获得用于表达分别属于第一性概率和第二性概率的预测向量，根据所述预测向量判断该目标图像的属性标签。
需要说明的是，目标图像可为灰度图像，也可为彩色图像，若目标图像为灰度图像，则直接识别所述目标图像中目标区域的轮廓并测算该轮廓的面积获得目标区域的面积；若目标图像为彩色图像，则可通过分量法、最大值法、平均值法、加权平均法等方法对目标图像进行灰度化处理，以获得灰度化的目标图像，再识别该目标图像中目标区域的轮廓并测算该轮廓的面积获得目标区域的面积；其中，所述分量法、最大值法、平均值法、加权平均法为当前对图像进行灰度化处理的常规方法，属本领域公知常识，故在此不做赘述。
本实施例提供的图片识别模型的训练方法由服务端计算机设备5执行。
在一个优选的实施例中，从区间图像分类模型集中提取与所述训练面积匹配的区间图像分类模型并将其设为目标区间图像分类模型之前包括：
于本实施例中，将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定包括：
创建储存具有标签的训练图像的病例库。
按照所述训练图像中目标区域的属性，对所述训练图像进行标签标定，其中，所述目标区域的的属性包括第一性或第二性，故按照训练图像中目标区域的属性标定第一性标签或第二性标签。
本步骤中，所述属性标签在训练图像中以标注目标区域并对该目标区域进行定义的方式插入。
示例性地，训练图像a中m区域被确诊为良性结节，则在训练图像a中插入良性标签，并使良性标签对m区域进行标注；训练图像b中n区域被确诊为恶性结节，则在训练图像b中插入恶性标签，并使恶性标签对n区域进行标注；其中，所述标注可为在训练图像中某一区域绘制闭合曲线。进一步地，所述良性标签和恶性标签分别以向量形式储存，例如，良性标签为(1,0)，恶性标签为(0,1)；将插入有良性标签或恶性标签的目标图像作为训练图像，提高了训练初级神经网络并获得区间图像分类模型的便利度。
在示例性的实施例中，所述获取所述目标区域轮廓的面积包括：
从所述病例库中提取训练图像，识别所述训练图像中训练目标区域的轮廓并测算该轮廓的面积以获得所述目标区域的面积。
具体地，从病例库中提取训练图像，识别所述训练图像中的训练目标区域，沿所述训练目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述训练目标区域的轮廓，计算所述闭合曲线内的面积以获得训练面积；创建训练列表，将所述训练面积与训练图像录入所述训练列表并一一对应，使训练面积与训练图像相互关联；通过获取训练图像中的训练面积并将其与训练图像关联，以实现对训练图像中目标区域面积的量化评价，以便于按照目标区域的大小有针对性的训练初始神经网络并获得区间图像分类模型，为提高区间图像分类模型识别准确度提供了前提准备。
在一个优选的实施例中，请参阅图3，所述S3中分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集包括：
S301：按照预设的面积区间划分所述数据库中各训练图像的训练面积，使所述数据库中的训练图像分成若干个至少具有一个训练图像的训练图集，分别向各所述训练图集提供初始神经网络。
在示例性的实施例中，设置面积区间并提取训练列表中的训练面积，按照所述面积区间对训练面积进行划分，获得若干个至少具有一个训练面积的面积集；汇总所述面积集中训练面积所对应的训练图像形成训练图集，并向所述训练图集提供一个初始神经网络，按照这种方式获得若干个具有初始神经网络的训练图集；
由于目标图像中的目标区域的面积是非常直观的特征，因此通常的神经网络在判断目标区域良恶性时，对其面积的评价往往会具有较高的权重，然而在临床上目标区域的大小与良恶性的关联性并不大，因此通过按照训练面积对训练图像进行划分，向每一训练图集提供一个初始神经网络，使每个初始神经网络均有针对性的对某一目标区域面积区间的范围内的训练图像进行识别判断，避免了因目标区域的面积评价权重过高，而导致区间图像分类模型判断准确度低下的缺点。
需要说明的是，用户可根据需求调整划分训练面积的区间，其包括以固定值设置面积区间的跨度，例如，固定值为1，则面积区间分别为【0,1)，【1,2)，【2,3)……，或以非固定值设置面积区间的跨度，例如，面积区间分别为【0,2)，【2,5)，【5,6)……，以满足用户的不同需求；所述初始神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，其由大量的节点和之间相互联接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数，每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，于本实施例中，所述初级神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中，所述输入层用于接收输入向量，所述隐藏层是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面，其用于计算输入向量以形成计算向量，所述输出层用于传输、分析、权衡计算向量形成输出向量并输出。
S302：通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型，将所述训练图集的面积区间与所述区间图像分类模型通过模型清单关联。
本步骤中，提取所述训练图集的训练图像，并提取所述训练图像中属性标签和目标区域，将所述目标区域转为输入向量并将其输入初始神经网络，将属性标签作为训练目标对初始神经网络进行迭代，以获得区间图像分类模型；通过设置模型清单，并将所述训练图集的面积区间与所述区间图像分类模型的编号录入所述模型清单并使其一一对应，以实现所述训练图集的面积区间与区间图像分类模型之间的关联，将与面积区间关联后的区间图像分类模型设为区间图像分类模型。
在一个优选的实施例中，请参阅图4，所述S302中通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型包括：
S3021：识别所述训练图像的目标区域中各像素的灰度值并对其排列获得输入向量，通过所述初级神经网络计算所述输入向量获得预测向量；
在示例性的实施例中，通过图像识别算法获取所述训练图像中像素的灰度值并将其作为元素值，按照各像素在训练图像中的位置排列所述元素值以获得输入向量。
需要说明的是，本申请采用的神经网络为前馈神经网络，其输入层用于接收输入向量，隐藏层是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面，其用于计算输入向量以形成计算向量，输出层用于传输、分析、权衡计算向量形成预测向量并输出；因此，所述初级神经网络的输入层接收所述输入向量并将其输出至所述初级神经网络的隐藏层，所述隐藏层对所述输入向量进行运算获得计算向量并将其输出至所述初级神经网络的输出层，所述输出层运算所述计算向量获得预测向量。
S3022：通过最佳调整量公式计算所述预测向量、所述训练图像的属性标签和初始神经网络中的权重获得权重调整量，根据所述权重调整量对所述初始神经网络进行迭代以获得迭代神经网络。
在一个优选的实施例中，请参阅图5，所述S3022中最佳调整量公式通过以下步骤获得：
S3022-1：提供用于表达所述训练图集中所有属性标签的预测向量与属性标签的差值之和的目标公式；
S3022-2：以所述目标公式为最小值为导向通过梯度下降法计算泰勒公式，以获得用于计算每次迭代时所需的权重调整量的最佳调整量公式。
于本实施例中，区间图像分类模型函数关系为y＝w×x；
其中，y为属性标签，x为输入向量，w为区间图像分类模型的权重；然而，事实上初始神经网络无法满足上述区间图像分类模型的函数关系，因此需要对初始神经网络进行迭代，使其能够最大程度的上述函数关系，以实现输入向量与属性标签之间最大程度上的对应。
因此，本申请提供了如下目标公式：
其中，T为训练图集中所有属性标签的预测向量与属性标签的差值之和，w为初始神经网络的权重，m为训练图集中训练图像的数量，i为当前训练的训练图像的编号，xi为当前训练的训练图像的输入向量，xiw为当前训练的训练图像的预测向量，yi为当前训练的训练图像的属性标签；因此，本申请采用梯度下降法不断调整初始神经网络的权重w0直至函数值T无法下降，进而使最终获得的权重w能够满足区间图像分类模型的函数关系；而调整初始神经网络的权重的函数关系为wn+1-wn＝ηv，其中，w为调整后的初始神经网络的权重，wn为当前初始神经网络的权重，wn+1为当前初始神经网络的权重v为变化方向，η为调整步长；因此，本申请中的梯度下降法为采用仅保留首项的泰勒公式对目标公式进行运算，以获得用于计算每次迭代时所需的权重调整量的最佳调整量公式，所述泰勒公式的表达式为：f(x)＝f(x0)+f`(x0)(x-x0)。
由于泰勒公式是用于将一个多项式函数去逼近一个给定的函数的公式，因此，通过当前初始神经网络的权重wn获得区间图像分类模型的权重wn+1的泰勒公式将转为调整函数，即：f(wn+1)＝f(wn)+f`(wn)(wn+1-wn)，其中，又由于，调整初始神经网络的权重的函数关系为wn+1-wn＝ηv，因此有，f(wn+1)＝f(wn)+ηv f`(wn)。
由于对初始神经网络进行迭代，使T达到最小值，只需要保证f(wn+1)≤f(wn)即可，因此，为保证对初始神经网络进行迭代并且使调整函数下降最快，本申请使(wn+1-wn)＝-f`(wn)，即得到最佳调整函数：f(wn+1)＝f(wn)-f`(wn)2，因此将△w＝-f`(wn)设为最佳调整量公式，其中，△w为第n+1次迭代的权重调整量，wn为初始神经网络经第n次迭代后的权重；又由于f`(wn)2≥0，因此根据最佳调整函数对初始神经网络进行迭代的方向必然是下降的；由此可知，每次对初始神经网络的权重调整量为-f`(wn)，即可保证最大速度对初始神经网络进行迭代的需求；当f(wn+1)＝f(wn)时，则说明最佳调整函数达到了最低值，即初始神经网络的权重wn已降低至函数值T无法下降的程度，此时保存所述初始神经网络的权重使其转为区间图像分类模型。
在示例性的实施例中，通过最佳调整量公式计算所述预测向量、属性标签和初始神经网络中的权重获得权重调整量，根据所述权重调整量对所述初始神经网络进行迭代以获得区间图像分类模型包括：
将所述预测向量、属性标签和当前初始神经网络中的权重录入所述最佳调整量公式△w＝-f`(wn)，并通过所述最佳调整量公式计算获得权重调整量△w，并将其设为当前调整量；
将所述当前调整量与当前初始神经网络中的权重相加以对所述初始神经网络进行迭代，以获得迭代神经网络。
需要说明的是，由于前馈神经网络属于本领域技术人员的公知常识，而本步骤所解决的技术问题是如何在训练样本有限的情况下，更加快速准确的训练初始神经网络以获得区间图像分类模型，因此前馈神经网络的具体工作原理在此不做赘述。
S3023：持续的通过迭代神经网络计算输入向量以获得预测向量，并通过最佳调整量公式计算所述预测向量、属性标签和所述迭代神经网络的权重获得权重调整量，根据所述权重调整量对所述迭代神经网络进行迭代，直至所述权重调整量小于调整阈值时停止迭代，并将所述迭代神经网络设为区间图像分类模型。
本步骤中的调整阈值可根据需要由开发人员自行设置，同时，由于上述方案通过梯度下降法调节初始神经网络的学习率，以控制迭代神经网络的权重在将要达到最优值以获得区间图像分类模型的速度，其中，学习率即为迭代时的权重调整量，在每次迭代时，均采用当前最优的权重调整量以对迭代神经网络的权重进行调节，因此实现了快速准确的对初始神经网络进行迭代并获得区间图像分类模型的技术效果。
在一个优选的实施例中，请参阅图6，所述S4中识别待识别图像中目标区域的面积包括以下步骤：
S401：识别所述目标图像中的目标区域。
在示例性的实施例中，通过图像识别算法获取所述目标图像中像素的灰度值并将其作为元素值，按照各像素在目标图像中的位置排列所述元素值以获得灰度空间向量；例如，提取目标图像中每个像素的灰度值，并根据该灰度值在目标图像中的位置排列各灰度值，以获得M×N的灰度空间向量；设置灰度区间，将灰度空间向量中提取所述灰度空间向量中属于灰度区间的元素值设为目标元素值，将所述目标元素值所对应的像素设为目标像素；将所述目标图像中目标像素所在的区域设为目标区域。通过识别出目标图像中的目标区域，不仅降低了图片中其他像素的干扰，以便于对目标区域的轮廓进行圈定，还降低了服务器获取目标区域轮廓的运算负荷。
需要说明的是，本申请中的图像识别算法，是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的计算机软件，其工作原理是根据图片灰阶差对目标图像进行识别处理以获取目标区域；于本实施例中，通过获取目标图像中各像素的灰度值以获得灰度空间向量，将属于灰度区间的像素设为目标像素，例如：灰度区间为【0,30】，则将灰度值处于该区间的像素设为目标像素。
S402：沿所述目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述目标区域的轮廓。
在示例性的实施例中，从所述目标图像中提取目标像素并将其储存至目标堆栈，通过图像梯度算法对计算所述目标堆栈中的像素以获得轮廓像素，所述轮廓像素位于所述目标区域中目标区域的外轮廓上，在所述目标图像中沿所述轮廓像素绘制闭合曲线并将其设为目标区域的轮廓。
需要说明的是，本申请中图像梯度算法为通过求导公式获得目标区域中目标区域的轮廓的计算机软件；所述求导公式为G(x,y)＝dx(i,j)+dy(i,j)；dx(i,j)＝I(i+1,j)-I(i,j)；dy(i,j)＝I(i,j+1)-I(i,j)；其中，G(x,y)用于表达目标区域中水平方向和垂直方向的相邻两个像素之间的差值总值，dx(i,j)用于表达目标区域中水平方向相邻两个像素之间的差值，dy(i,j)用于表达目标区域中水平方向相邻两个像素之间的差值，I是图像像素的灰度值，(i,j)为像素的坐标。
通过求导公式识别到目标区域的轮廓时，所述差值总值将会产生很大的跳变，因此通常的，将引起所述差值总值的跳变的像素作为轮廓像素；进一步地，设置轮廓阈值，若差值总值的超过轮廓阈值，则认定此时的差值总值产生了跳变，因此，将引起所述差值总值跳变的像素设为轮廓像素，由于轮廓阈值可由用于自行设置，以调节对目标区域轮廓的识别精度，扩大了本技术方案的适用范围。
S403：计算所述闭合曲线内的面积以获得目标区域的面积。
在示例性的实施例中，将具有闭合曲线的目标图像载入图形编辑器，通过所述图形编辑器识别所述闭合曲线并选中，通过图形编辑器的测量模块计算所述闭合曲线所围绕的区域的面积，并将该面积设为目标区域的面积。
需要说明的是，本申请的图形编辑器采用的是CAD图形编辑器，其是一种用于对图形进行选取、删除、恢复、偏移、测量等操作的图形编辑软件，其中，CAD图形编辑器中的测量模块即是对图形进行长度测量和面积测量计算机软件；本申请所解决的技术问题是如何对目标图像中目标区域的大小进行分类，而对图形的面积测量属于本领域技术人员进行图形处理时的常用技术手段，因此在此不做赘述。
在一个优选的实施例中，请参阅图7，所述S4中根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型包括：
S411：提取所述区间图像分类模型集中的模型清单。
本步骤中，所述模型清单可为doc文件、excel文件或html文件。
S412：将所述目标区域的面积与所述模型清单中的面积区间进行比对，获得与所述目标区域的面积匹配的面积区间，并将其设为目标面积区间。
例如，模型清单中的面积区间包括【0,1)，【1,2)，【2,3)，若所述目标区域的面积为1.5，则将【1,2)设为目标面积区间。
S413：从区间图像分类模型集中提取与所述目标面积区间关联的区间图像分类模型，并将其设为目标区间图像分类模型。
例如，区间图像分类模型集的模型清单包括以下面积区间【0,1)，【1,2)，【2,3)，所述面积区间在所述神经网络中分别对应着第一区间图像分类模型、第二区间图像分类模型和第三区间图像分类模型，由于目标面积区间为【1,2)，因此，将第二区间图像分类模型设为目标区间图像分类模型。
在一个优选的实施例中，请参阅图8，所述S5中将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签包括：
S501：将所述待识别图像的目标区域转为输入向量录入所述目标区间图像分类模型。
在示例性的实施例中，识别所述目标图像的目标区域中各像素的灰度值，将各灰度值作为元素值，按照各像素在目标区域中的位置排列各元素值以获得输入向量；将输入向量录入所述目标区间图像分类模型的输入层。
S502：通过目标区间图像分类模型计算所述输入向量以获得预测向量。
在示例性的实施例中，运行目标区间图像分类模型使其对输入向量进行计算，目标区间图像分类模型通过其各层的权重计算所述输入向量以获得预测向量；其中，所述预测向量用于表达分别属于第一性概率和第二性概率。基于上述举例，所述预测向量若为(0.2,0.8)则说明目标区域的良性概率为0.2，恶性概率为0.8。
S503：根据所述预测向量判断所述待识别图像的属性标签，并将所述属性标签发送至用户端。
本步骤中，预测向量中具有第一性概率和第二性概率，比较第一性概率和第二性概率，若第一性概率大于第二性概率则生成内容为第一性的判断结果，若第二性概率大于第一性概率则生成内容为第二性的判断结果；例如，预测向量预测向量若为(0.2,0.8)，即第一性概率为0.2，第二性概率为0.8，由于第二性概率0.8大于第一性概率0.2，因此将生成内容为第二性的判断结果。
例如，比较预测向量中的良性概率和恶性概率以判断目标区域的良恶性，若良性概率大于恶性概率则生成内容为良性的判断结果，若恶性概率大于良性概率则生成内容为恶性的判断结果；例如，预测向量预测向量若为(0.2,0.8)，即良性概率为0.2，恶性概率为0.8，由于恶性概率0.8大于良性概率0.2，因此将生成内容为恶性的判断结果。
于本实施例中，标注所述目标区域并将所述目标图像和判断结果输出至用户端包括：
提取所述目标区域的轮廓内的像素并将其设为病灶像素，调节所述病灶像素的RGB分量，以对所述目标区域进行标注；将标注后的目标图像和结果输出至用户端。
其余可选项，在对所述目标区域进行标注之后还可包括：提取所述目标图像中除所述病灶像素之外的像素并将其设为背景像素，调节所述背景像素的RGB分量，以扩大目标图像中目标区域和其他部位之间的色彩差别，以便于使用者识别观察目标区域。
需要说明的是，RGB色彩模式是是工业界的一种颜色标准，RGB分量是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的颜色系统；通过对病灶像素和背景像素的RGB分量的调节，将使目标图像由X线图像或超声图像等黑白图像，转为热力图等彩色图像，有助于医生识别和观察目标区域；又由于原目标图像中各像素具有不同的灰度，因此通过对病灶像素和背景像素的RGB分量的进行调节，可使病灶像素和背景像素各像素基于不同灰度及相同RGB分量在目标图像中展现不同的色彩，进而保证了目标图像中目标区域和其他部位的识别度。
实施例二
请参阅图9，本实施例的一种图片识别模型的训练装置1，包括：
标签标定模块11，用于将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
区域划分模块12，用于获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；
模型训练模块13，用于分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；
模型选择模块14，用于识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
图像识别模块15，用于将所述待识别图像输入至所述目标区间分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
本技术方案基于人工智能的智能决策技术，识别所述目标图像中目标区域的轮廓并测算该轮廓的面积获得目标区域的面积，从区间图像分类模型集中提取与所述目标区域的面积匹配的区间图像分类模型并将其设为目标区间图像分类模型，通过所述目标区间图像分类模型判断所述目标区域的良恶性并获得判断结果，以实现基于神经网络建立用于对目标区域的进行判断，并输出对应的属性标签的分类模型。
实施例三：
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机系统，该计算机系统包括多个计算机设备5，实施例二的图片识别模型的训练装置1的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器51、处理器52，如图10所示。需要指出的是，图10仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例一的图片识别模型的训练装置的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行图片识别模型的训练装置，以实现实施例一的图片识别模型的训练方法。
实施例四：
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储系统，其包括多个存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器52执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储图片识别模型的训练装置，被处理器52执行时实现实施例一的图片识别模型的训练方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种图片识别模型的训练方法，其特征在于，包括：
将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；其中，所述获取目标区域轮廓的面积，包括：识别所述训练图像中的训练目标区域，沿所述训练目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述训练目标区域的轮廓，计算所述闭合曲线内的面积以获得所述目标区域的面积，将获得的目标区域的面积作为所述训练图像的训练面积；分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；其中，所述分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集包括：
按照预设的面积区间划分数据库中各训练图像的训练面积，使所述数据库中的训练图像分成若干个至少具有一个训练图像的训练图集，分别向各所述训练图集提供初始神经网络；其中，以固定值设置面积区间的跨度，或以非固定值设置面积区间的跨度；
通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型，将所述训练图集的面积区间与所述区间图像分类模型通过模型清单关联；
识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
将所述待识别图像输入至所述目标区间图像分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
2.根据权利要求1所述的图片识别模型的训练方法，其特征在于，通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型包括：
识别所述训练图像的目标区域中各像素的灰度值并对其排列获得输入向量，通过所述初级神经网络计算所述输入向量获得预测向量；
通过最佳调整量公式计算所述预测向量、所述训练图像的训练标签和初始神经网络中的权重获得权重调整量，并根据所述权重调整量对所述初始神经网络进行迭代以获得迭代神经网络；
持续的通过迭代神经网络计算输入向量以获得预测向量，并通过最佳调整量公式计算所述预测向量、训练标签和所述迭代神经网络的权重获得权重调整量，根据所述权重调整量对所述迭代神经网络进行迭代，直至所述权重调整量小于调整阈值时停止迭代，并将所述迭代神经网络设为区间图像分类模型。
3.根据权利要求2所述的图片识别模型的训练方法，其特征在于，所述最佳调整量公式通过以下步骤获得：
提供用于表达所述训练图集中所有训练标签的预测向量与训练标签的差值之和的目标公式；
以所述目标公式为最小值为导向通过梯度下降法计算泰勒公式，以获得用于计算每次迭代时所需的权重调整量的最佳调整量公式。
4.根据权利要求1所述的图片识别模型的训练方法，其特征在于，所述识别待识别图像中目标区域的面积包括以下步骤：
识别所述待识别图像中的目标区域；
沿所述目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述目标区域的轮廓；
计算所述闭合曲线内的面积以获得目标区域的面积。
5.根据权利要求1所述的图片识别模型的训练方法，其特征在于，所述根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型包括：
提取所述区间图像分类模型集中的模型清单；
将所述目标区域的面积与所述模型清单中的面积区间进行比对，获得与所述目标区域的面积匹配的面积区间，并将其设为目标面积区间；
从区间图像分类模型集中提取与所述目标面积区间关联的区间图像分类模型，并将其设为目标区间图像分类模型。
6.根据权利要求1所述的图片识别模型的训练方法，其特征在于，所述将所述待识别图像输入至所述目标区间图像分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签包括：
将所述待识别图像的目标区域转为输入向量录入所述目标区间图像分类模型；
通过目标区间图像分类模型计算所述输入向量以获得预测向量；
根据所述预测向量判断所述待识别图像的属性标签，并将所述属性标签发送至用户端。
7.一种图片识别模型的训练装置，其特征在于，包括：
标签标定模块，用于将训练图像按照所述训练图像中目标区域的属性进行标签标定，获取多个带有属性标签的训练图像；
区域划分模块，用于获取所述目标区域轮廓的面积，按照预将所述多个带有属性标签的训练图像根据目标区域的大小划分为多个训练图像集；其中，所述获取目标区域轮廓的面积，包括：识别所述训练图像中的训练目标区域，沿所述训练目标区域的外轮廓绘制闭合曲线并将其设为所述训练目标区域的轮廓，计算所述闭合曲线内的面积以获得所述目标区域的面积，将获得的目标区域的面积作为所述训练图像的训练面积；
模型训练模块，用于分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集；其中，所述分别通过所述训练图像集训练初始神经网络以获得多个区间图像分类模型，形成区间图像分类模型集包括：按照预设的面积区间划分数据库中各训练图像的训练面积，使所述数据库中的训练图像分成若干个至少具有一个训练图像的训练图集，分别向各所述训练图集提供初始神经网络；其中，以固定值设置面积区间的跨度，或以非固定值设置面积区间的跨度；通过所述训练图集的训练图像训练与所述训练图集对应的初级神经网络以获得区间图像分类模型，将所述训练图集的面积区间与所述区间图像分类模型通过模型清单关联；
模型选择模块，用于识别待识别图像中目标区域的面积，根据所述待识别图像中目标区域的面积，选择对应的目标区间图像分类模型；
图像识别模块，用于将所述待识别图像输入至所述目标区间图像分类模型，以输出所述待识别图像对应的属性标签。
8. 一种计算机系统，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器. 处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现权利要求1至6任一项所述图片识别模型的训练方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现权利要求1至6任一项所述图片识别模型的训练方法的步骤。
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