图像分类模型训练、图像分类、个性化推荐方法及装置

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摘要

一种图像分类模型训练及装置、图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置、计算机存储介质及设备，一个实施例的方法包括：提取各样本图像的全局图像特征；根据各样本图像及各样本图像的全局图像特征，确定各样本图像的局部关键区域；提取各样本图像的局部关键区域的图像特征；根据各样本图像的全局图像特征及各样本图像的局部关键区域的图像特征，获取各样本图像分别对应的关联特征；初始化分类模型获得初始分类模型；根据各样本图像的全局图像特征、各样本图像的局部关键区域的图像特征及各样本图像的关联特征，对初始分类模型进行训练，获得训练后的图像分类模型。依据本实施例获得的图像分类模型进行图像分类时，能够提高图像分类准确性。

基本信息

专利标题：

图像分类模型训练、图像分类、个性化推荐方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110580482A

申请号：

CN201910848294.6

公开（公告）日：

2019-12-17

申请日：

2017-11-30

授权号：

CN110580482B

授权日：

2022-04-08

发明人：

顾佳伟马林刘威

申请人：

腾讯科技（深圳）有限公司

申请人地址：

广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

代理机构：

广州华进联合专利商标代理有限公司

代理人：

黄晓庆

优先权：

CN201910848294.6

主分类号：

G06K9/46

IPC分类号：

G06K9/46 G06K9/62 G06F16/583