專(zhuān)利摘要顯示，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N違禁品檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，訓(xùn)練方法包括：獲取待標(biāo)注的原始違禁品圖片;獲取已檢測(cè)的預(yù)設(shè)類(lèi)別的分類(lèi)違禁品圖片;對(duì)所述原始違禁品圖片進(jìn)行標(biāo)注得到標(biāo)注圖片;根據(jù)所述標(biāo)注圖片和所述分類(lèi)違禁品圖片，確定樣本數(shù)據(jù)集;根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)設(shè)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到違禁品檢測(cè)模型。采用本方法，可減少需要標(biāo)注的違禁品圖片的數(shù)量，降低標(biāo)注量，提高實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的分類(lèi)效率。

　　專(zhuān)利信息顯示，同日，該公司還申請(qǐng)公布一項(xiàng)"圖像分類(lèi)方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)"專(zhuān)利，申請(qǐng)公布號(hào)CN115705691A，申請(qǐng)日期為2021年8月9日。

　　專(zhuān)利摘要顯示，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像分類(lèi)方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)采用第二分類(lèi)模型的輸出訓(xùn)練得到第一分類(lèi)模型，并通過(guò)第一分類(lèi)模型的輸出更新第二分類(lèi)模型的權(quán)重，如此，通過(guò)強(qiáng)化循環(huán)訓(xùn)練的方式得到第一分類(lèi)模型，在獲取待分類(lèi)的目標(biāo)圖像后，將目標(biāo)圖像輸入至第一分類(lèi)模型進(jìn)行特征處理，對(duì)目標(biāo)圖像中目標(biāo)物體進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，能大大提高目標(biāo)圖像中目標(biāo)物體的分類(lèi)準(zhǔn)確性。

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