摘要
本说明书实施例提供的针对题单图像中的题单进行识别的方法、装置、设备、介质和产品。其中该方案包括:获取用户提交的用户终端拍摄的题单图像;将所述题单图像输入至图像质量评估模型,得到所述题单图像的质量分值,其中,所述质量分值越高,表示所述题单图像中的题单被准确识别的概率越大,所述图像质量评估模型为,使用多种失真类型的题单图像样本对基于元学习构建的神经网络模型进行微调训练得到的模型;若所述题单图像的质量分值大于或等于第一预设阈值,则识别所述题单图像中的题单。该方案,可以提升针对题单图像进行失真质量检测的准确性,进而可以提升针对题单图像中的题单进行识别的准确性。
技术关键词
测试题
图像
神经网络模型
标签
数据格式
序列
训练样本数据
指令
处理器
存储计算机程序
计算机程序产品
像素点
终端
输入模块
识别模块
可读存储介质
存储器
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视觉
知识蒸馏优化
训练优化方法
特征提取器
场景
模型优化方法
优化装置
双向注意力机制
内存
图像
运输平台
宽度调节机构
载物装置
传送带
图像识别模块
变电站
图像处理模型
图像处理单元
驱赶装置
图像采集单元
降噪特征
噪声特征
对象
交叉注意力机制
文本生成图像