图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括：获取待处理图像；通过预先训练的特征提取模型对所述待处理图像进行处理得到至少两个分支的分支特征，并将所述分支特征进行拼接得到目标特征；计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度；根据所述相似度对所述待处理图像进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的特征提取模型得到至少两个分支，包括：通过预先训练的特征提取模型的整体特征提取网络提取所述待处理图像的整体特征；通过预先训练的特征提取模型的至少一个部分特征提取分支从所述整体特征中选择部分特征，作为对应分支的分支特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度，包括：计算所述待处理图像的目标特征与所述历史图像的图像特征的余弦相似度，作为所述待处理图像的目标特征与所述历史图像的图像特征之间的相似度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分类方法还包括：获取样本图像，所述样本图像携带有分类标签；将所述样本图像输入至初始模型中得到待处理特征；根据所述分类标签以及所述待处理特征计算得到目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述初始模型进行优化以得到所述特征提取模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类标签以及所述待处理特征计算得到目标损失函数，包括：对所述待处理特征进行分割，得到至少两个所述分支对应的部分样本特征；根据所述样本标签与所述待处理特征计算得到第一损失函数；分别根据所述样本标签与每一所述分支对应的部分样本特征计算得到至少两个第二损失函数；根据所述第一损失函数与所述第二损失函数得到所述目标损失函数。6.一种风险图像识别方法，其特征在于，所述风险图像识别方法包括：获取待处理图像；根据权利要求1至5任意一项所述的图像分类方法将所述待处理图像进行分类；统计所述待处理图像对应分类中的所述历史图像的数量；当所述待处理图像对应分类中的所述历史图像的数量超过预设数值时，则判定所述待处理图像为风险图像。7.一种图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块，用于获取待处理图像；特征提取模块，用于对所述待处理图像进行特征提取；相似度计算模块，计算所述待处理图像的特征与数据库中图像特征的相似度；分析模块，用于根据所述相似度对所述待处理图像进行判断。8.一种风险图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：
数据接收模块：用于获取待处理图像；图像分类模块：用于根据权利要求1至5任意一项所述的图像分类方法将所述待处理图像进行分类；图像统计模块：用于统计所述待处理图像对应分类中的所述历史图像的数量；风险图像判定模块：用于当所述待处理图像对应分类中的所述历史图像的数量超过预设数值时，则判定所述待处理图像为风险图像。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待处理图像；通过预先训练的特征提取模型对所述待处理图像进行处理得到至少两个分支的分支特征，并将所述分支对应的部分特征进行拼接得到目标特征；计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度；根据所述相似度对所述待处理图像进行分类。采用本方法能够对待处理图像进行分类。像进行分类。像进行分类。


技术研发人员：茅天奇 丁拥科
受保护的技术使用者：众安在线财产保险股份有限公司
技术研发日：2021.10.15
技术公布日：2022/2/8