CN113240027A - 图像分类方法、装置、可读介质及电子设备 - Google Patents

图像分类方法、装置、可读介质及电子设备 Download PDF

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CN113240027A CN202110565484.4A CN202110565484A CN113240027A CN 113240027 A CN113240027 A CN 113240027A CN 202110565484 A CN202110565484 A CN 202110565484A CN 113240027 A CN113240027 A CN 113240027A
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Abstract

本公开涉及一种图像分类方法、装置、可读介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待分类的目标图像；将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。本公开用于训练目标图像分类模型的目标图像样本是根据图像样本的熵从多个图像样本中筛选的，该目标图像样本是对模型训练效果最好的图像样本，从而提高了模型训练的效率。

Description

图像分类方法、装置、可读介质及电子设备
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种图像分类方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术可应用的范围越来越广泛，例如，通过深度学习模型实现图像分类、行人检测以及医学诊断等问题。相关技术中，通过图像分类模型可以对图像进行分类，如分辨动物的类型等。
但是，在训练图像分类模型时，为了提高模型的准确率，通常会使用深度卷积网络对大量的经过标注的样本图像进行端到端的训练，模型训练的效率较低。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面，本公开提供一种图像分类方法，所述方法包括：
获取待分类的目标图像；
将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；
其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
第二方面，本公开提供一种图像分类装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取待分类的目标图像；
类型获取模块，用于将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；
其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案，本公开首先获取待分类的目标图像，再将该目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到该目标图像的类型，其中，可以通过预设图像分类模型获取多个图像样本中每个图像样本对应的熵，再根据该熵从多个图像样本中确定目标图像样本，最后通过该目标图像样本，对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。本公开用于训练目标图像分类模型的目标图像样本是根据图像样本的熵从多个图像样本中筛选的，该目标图像样本是对模型训练效果最好的图像样本，从而提高了模型训练的效率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像分类方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种目标图像分类模型的训练方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种预设图像分类模型的训练方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种模型训练步骤的流程图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像分类装置的结构示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像分类方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括：
S101、获取待分类的目标图像。
其中，该目标图像可以是视频，也可以是图片，本公开对该目标图像的类型不作限定。
在本步骤中，可以实时采集该目标图像，也可以获取预先存储的该目标图像，还可以接收其它设备发送的该目标图像，本公开对该目标图像的获取方式不作限定。
S102、将该目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到该目标图像的类型。
在本步骤中，在得到该目标图像后，可以将该目标图像输入该目标图像分类模型，通过该目标图像分类模型确定该目标图像的类型，例如，可以确定该目标图像为哪种动物。
需要说明的是，该目标图像的类型可以包括该目标图像对应的分类以及每种分类对应的预测概率，根据每种分类对应的预测概率确定该目标图像的类型，将预测概率最高的分类作为该目标图像的类型。示例地，该目标图像的类型可以是该目标图像的分类为“猫”，预测概率为“0.01”，该目标图像的分类为“狗”，预测概率为“0.9”，该目标图像的分类为“北极熊”，预测概率为“0.03”，该目标图像的分类为“袋鼠”，预测概率为“0.05”，该目标图像的分类为“其它”，预测概率为“0.01”，其中，分类为“狗”的预测概率最高，从而可以确定该目标图像的类型为“狗”。
图2是根据一示例性实施例示出的一种目标图像分类模型的训练方法的流程图，如图2所示，该目标图像分类模型的训练方法可以包括：
S1、通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个图像样本对应的熵。
其中，该图像样本可以是已标注类型标签的图像，该预设图像分类模型可以是通过该图像样本中的部分样本初步训练得到的图像分类模型，也可以是根据其它图像样本训练得到的图像分类模型，本公开对此不作限定。
图3是根据一示例性实施例示出的一种预设图像分类模型的训练方法的流程图，如图3所示，该预设图像分类模型的训练方法包括：
S11、从多个图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本。
其中，该第一预设数量可以按照该预设图像分类模型的准确率确定，针对该预设图像分类模型的准确率要求较高的模型，可以设置较大的第一预设数量，针对该预设图像分类模型的准确率要求较低的模型，可以设置较小的第一预设数量，本公开对此不作限定。
S12、通过该第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到该预设图像分类模型。
其中，该目标神经网络模型可以是现有技术的神经网络模型，例如DFF(Deep FeedForword，深度反馈神经网络)、RNN(Recurrent Neural Network，递归神经网络)、LSTM(Long/Short Term Memory，长短时记忆网络)等，本公开对该目标神经网络模型的类型不作限定。
在得到该第一预设数量的图像样本后，可以参照现有技术的模型训练方法，通过该第一预设数量的图像样本对该目标神经网络模型进行训练，得到该预设图像分类模型。
在得到该预设图像分类模型后，可以针对多个图像样本中的每个图像样本，通过该预设图像分类模型，获取该图像样本对应的类别预测结果，并根据该类别预测结果获取该图像样本对应的熵。其中，可以通过以下公式获取该图像样本对应的类别预测结果：
Figure BDA0003080818870000061
其中，
Figure BDA0003080818870000062
为该图像样本为标签j的类别预测结果，xi为该图像样本。
在得到该图像样本对应的类别预测结果后，可以通过以下公式获取该图像样本对应的熵：
Figure BDA0003080818870000063
其中，hi为该图像样本对应的熵，labels为预先设置的该图像样本的标签。
需要说明的是，上述计算该图像样本的熵的方法只是举例说明，也可以通过其它现有技术的方法计算得到该图像样本的熵，本公开对此不作限定。
S2、根据该熵从多个图像样本中确定目标图像样本。
在获取该多个图像样本后，可以通过该预设图像分类模型对每个图像样本进行预测，最终计算得到每个图像样本的熵，再根据计算得到的熵从该多个图像样本中确定该目标图像样本。在一种可能的实现方式中，可以将熵大于或等于预设熵阈值的图像样本作为该目标图像样本，该预设熵阈值可以根据经验预先设置，也可以通过其他方式预先设置，本公开对此不作限定。
S3、通过该目标图像样本，对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。
在一种可能的实现方式中，在确定该目标图像样本后，可以参照现有技术的模型训练方法，通过该目标图像样本对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。在另一种可能的实现方式中，为了得到准确率更高的目标图像分类模型，可以循环执行模型训练步骤，直至训练后的预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的预设图像分类模型作为该目标图像分类模型。
图4是根据一示例性实施例示出的一种模型训练步骤的流程图，如图4所示，该模型训练步骤可以包括：
S31、通过该目标图像样本对该预设图像分类模型进行训练。
在得到该目标图像样本后，可以先参照现有技术的模型训练方法对该预设图像分类模型进行一次迭代训练。
S32、通过训练后的预设图像分类模型，获取该目标图像样本对应的熵。
在对该预设图像分类模型进行一次迭代训练后，可以参照步骤S12中获取图像样本对应的熵的方法，获取每个目标图像样本对应的熵。
S33、将熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
其中，该第二预设数量可以根据模型训练的效率确定，针对模型训练效率要求较高的模型，可以设置较小的第二预设数量，针对模型训练效率要求较低的模型，可以设置较大的第二预设数量，本公开对此不作限定。
在得到该目标图像样本对应的熵后，可以按照熵从大到小的顺序排列该目标图像样本，将排在最前面的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本，之后，可以重复执行上述步骤S31～步骤S33。
需要说明的是，在每次通过步骤S31得到训练后的预设图像分类模型后，可以确定该训练后的预设图像分类模型是否满足预设停止迭代条件，在确定该训练后的预设图像分类模型满足该预设停止迭代条件的情况下，将该训练后的预设图像分类模型作为该目标图像分类模型，在确定该训练后的预设图像分类模型不满足该预设停止迭代条件的情况下，再继续执行上述步骤S32～步骤S33。
该预设停止迭代条件可以是损失值小于或等于预设损失阈值，也可以是两次迭代之间权值的变化小于或等于预设变化阈值，还可以是迭代次数大于或等于预设次数阈值，本公开对此不作限定。
综上所述，本公开首先获取待分类的目标图像，再将该目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到该目标图像的类型，其中，可以通过预设图像分类模型获取多个图像样本中每个图像样本对应的熵，再根据该熵从多个图像样本中确定目标图像样本，最后通过该目标图像样本，对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。本公开用于训练目标图像分类模型的目标图像样本是根据图像样本的熵从多个图像样本中筛选的，该目标图像样本是对模型训练效果最好的图像样本，从而提高了模型训练的效率。进一步地，本公开在根据该目标图像样本对该预设图像分类模型进行一次迭代训练后，可以再次通过该训练后的预设图像分类模型确定新的目标图像样本继续对该训练后的预设图像分类模型进行训练，直至该训练后的预设图像分类模型满足预设迭代停止条件，从而提高了该目标图像分类模型的准确率。
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像分类装置的结构示意图，如图5所示，该装置可以包括：
图像获取模块501，用于获取待分类的目标图像；
类型获取模块502，用于将该目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到该目标图像的类型；
其中，该目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个图像样本对应的熵；根据该熵从多个图像样本中确定目标图像样本；通过该目标图像样本，对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。
相应地，该类型获取模块502，还用于：
从多个图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；
通过该第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到该预设图像分类模型。
相应地，该类型获取模块502，还用于：
从多个图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；
通过该第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到该预设图像分类模型。
相应地，该类型获取模块502，还用于：
将该熵大于或等于预设熵阈值的图像样本作为该目标图像样本。
相应地，该类型获取模块502，还用于：
循环执行模型训练步骤，直至训练后的该预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的该预设图像分类模型作为该目标图像分类模型；
该模型训练步骤包括：
通过该目标图像样本对该预设图像分类模型进行训练；
通过训练后的该预设图像分类模型，获取该目标图像样本对应的熵；
将该熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
综上所述，本公开首先获取待分类的目标图像，再将该目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到该目标图像的类型，其中，可以通过预设图像分类模型获取多个图像样本中每个图像样本对应的熵，再根据该熵从多个图像样本中确定目标图像样本，最后通过该目标图像样本，对该预设图像分类模型进行训练，得到该目标图像分类模型。本公开用于训练目标图像分类模型的目标图像样本是根据图像样本的熵从多个图像样本中筛选的，该目标图像样本是对模型训练效果最好的图像样本，从而提高了模型训练的效率。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图1中的终端设备或服务器)600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取待分类的目标图像；将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，图像获取模块还可以被描述为“获取待分类的目标图像的模块”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读可读介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例，示例1提供了一种图像分类方法，包括：获取待分类的目标图像；将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
根据本公开的一个或多个实施例，示例2提供了示例1的方法，所述预设图像分类模型通过以下方式训练得到：从多个所述图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；通过所述第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到所述预设图像分类模型。
根据本公开的一个或多个实施例，示例3提供了示例1的方法，所述通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵包括：针对多个所述图像样本中的每个所述图像样本，通过所述预设图像分类模型，获取所述图像样本对应的类别预测结果，并根据所述类别预测结果获取所述图像样本对应的熵。
根据本公开的一个或多个实施例，示例4提供了示例1的方法，所述根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本包括：将所述熵大于或等于预设熵阈值的图像样本作为所述目标图像样本。
根据本公开的一个或多个实施例，示例5提供了示例1至示例4中任一示例的方法，所述通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型包括：循环执行模型训练步骤，直至训练后的所述预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的所述预设图像分类模型作为所述目标图像分类模型；所述模型训练步骤包括：通过所述目标图像样本对所述预设图像分类模型进行训练；通过训练后的所述预设图像分类模型，获取所述目标图像样本对应的熵；将所述熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
根据本公开的一个或多个实施例，示例6提供了一种图像分类装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待分类的目标图像；类型获取模块，用于将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
根据本公开的一个或多个实施例，示例7提供了示例6的装置，所述类型获取模块，还用于：从多个所述图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；通过所述第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到所述预设图像分类模型。
根据本公开的一个或多个实施例，示例8提供了示例6至示例7中任一示例的装置，所述类型获取模块，还用于：循环执行模型训练步骤，直至训练后的所述预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的所述预设图像分类模型作为所述目标图像分类模型；所述模型训练步骤包括：通过所述目标图像样本对所述预设图像分类模型进行训练；通过训练后的所述预设图像分类模型，获取所述目标图像样本对应的熵；将所述熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
根据本公开的一个或多个实施例，示例9提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现示例1至示例5中所述方法的步骤。
根据本公开的一个或多个实施例，示例10提供了一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例1至示例5中所述方法的步骤。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

Claims (10)

1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待分类的目标图像；
将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；
其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设图像分类模型通过以下方式训练得到：
从多个所述图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；
通过所述第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到所述预设图像分类模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵包括：
针对多个所述图像样本中的每个所述图像样本，通过所述预设图像分类模型，获取所述图像样本对应的类别预测结果，并根据所述类别预测结果获取所述图像样本对应的熵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本包括：
将所述熵大于或等于预设熵阈值的图像样本作为所述目标图像样本。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型包括：
循环执行模型训练步骤，直至训练后的所述预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的所述预设图像分类模型作为所述目标图像分类模型；
所述模型训练步骤包括：
通过所述目标图像样本对所述预设图像分类模型进行训练；
通过训练后的所述预设图像分类模型，获取所述目标图像样本对应的熵；
将所述熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
6.一种图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取待分类的目标图像；
类型获取模块，用于将所述目标图像输入预先训练的目标图像分类模型，得到所述目标图像的类型；
其中，所述目标图像分类模型通过以下方式训练得到：通过预设图像分类模型，获取多个图像样本中每个所述图像样本对应的熵；根据所述熵从多个所述图像样本中确定目标图像样本；通过所述目标图像样本，对所述预设图像分类模型进行训练，得到所述目标图像分类模型。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述类型获取模块，还用于：
从多个所述图像样本中随机抽取第一预设数量的图像样本；
通过所述第一预设数量的图像样本对目标神经网络模型进行训练，得到所述预设图像分类模型。
8.根据权利要求6至7任一项所述的装置，其特征在于，所述类型获取模块，还用于：
循环执行模型训练步骤，直至训练后的所述预设图像分类模型满足预设停止迭代条件，并将训练后的所述预设图像分类模型作为所述目标图像分类模型；
所述模型训练步骤包括：
通过所述目标图像样本对所述预设图像分类模型进行训练；
通过训练后的所述预设图像分类模型，获取所述目标图像样本对应的熵；
将所述熵最大的第二预设数量的目标图像样本作为新的目标图像样本。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
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