一种图像识别方法、装置、设备、介质及计算机程序产品

本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种图像识别方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过采用多分辨率图像样本训练视觉感知模型，并在迭代训练中通过分辨率两两之间的相似度系数计算多分辨率梯度正则项以调整不同分辨率图像特征的梯度数据间的关系，使视觉感知模型理解梯度下降方向差异较大的多种分辨率之间的差异以及理解梯度下降方向差异较小的多种分辨率之间的相似性，利用根据视觉感知损失值和多分辨率梯度正则项计算得到的模型学习损失值更新视觉感知模型的模型参数，解决视觉感知模型学习多种分辨率图像的感知能力时不同分辨率带来的图像特征不同、梯度数据间存在干扰导致模型优化难的问题，提高计算机视觉的分辨率泛化能力。