[發明專利]商品圖像的質量識別方法、裝置、計算設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110706314.3
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113408528A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 馬景祥
• 申請（專利權）人: 數貿科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06Q30/06
• 代理公司: 北京市浩天知識產權代理事務所(普通合伙) 11276
• 代理人: 張穎瑛

1.一種商品圖像的質量識別方法，其特征在于，包括：

獲取商品圖像；

將所述商品圖像輸入至預先訓練好的圖像背景識別模型，并基于所述圖像背景識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的背景質量評分；

將所述商品圖像輸入至預先訓練好的商品位置識別模型，并基于所述商品位置識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的商品位置質量評分；

將所述商品圖像輸入至預先訓練好的用戶視覺體驗識別模型，并基于所述用戶視覺體驗識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的視覺體驗質量評分；

根據所述背景質量評分、所述商品位置質量評分、以及所述視覺體驗質量評分獲得所述商品圖像的總質量評分。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述商品圖像輸入至預先訓練好的用戶視覺體驗識別模型之前，所述方法還包括：

構建用戶視覺體驗識別模型以及所述用戶視覺體驗識別模型的孿生模型；

針對于任一樣本商品圖像，將該樣本商品圖像以及該樣本商品圖像的視覺體驗質量評分標簽輸入至所述孿生模型，以及將該樣本商品圖像進行加噪處理后的加噪樣本圖像以及該加噪樣本圖像的視覺體驗質量評分標簽輸入至所述用戶視覺體驗識別模型；

根據所述孿生模型的輸出結果與所述用戶視覺體驗識別模型的輸出結果的差異，計算損失函數；

當滿足預設損失條件時，輸出訓練好的用戶視覺體驗識別模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述孿生模型的輸出結果與所述用戶視覺體驗識別模型的輸出結果的差異，計算損失函數進一步包括：

若所述孿生模型輸出的視覺體驗質量評分大于或等于所述用戶視覺體驗識別模型輸出的視覺體驗質量評分，則不計算所述損失函數；

若所述孿生模型輸出的視覺體驗質量評分小于所述用戶視覺體驗識別模型輸出的視覺體驗質量評分，則計算所述損失函數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算所述損失函數進一步包括：

根據所述孿生模型輸出的視覺體驗質量評分計算所述孿生模型的第一回歸損失，以及根據所述用戶視覺體驗識別模型輸出的視覺體驗質量評分計算所述用戶視覺體驗識別模型的第二回歸損失；

根據所述第一回歸損失以及所述第二回歸損失計算所述損失函數。

5.根據權利要求2-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述用戶視覺體驗識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的視覺體驗質量評分進一步包括：

獲取所述用戶視覺體驗識別模型的輸出的視覺體驗子評分以及噪音子評分；

根據所述視覺體驗子評分以及所述噪音子評分獲得所述商品圖像的視覺體驗質量評分。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述圖像背景識別模型包括：多個不同結構的Bottleneck模塊。

7.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述商品位置識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的商品位置質量評分進一步包括：

獲取所述商品位置識別模型輸出的商品位置類別、商品坐標信息、以及坐標概率信息；

根據所述商品位置類別、所述商品坐標信息、和/或所述坐標概率信息獲得所述商品圖像的商品位置質量評分。

8.一種商品圖像的質量識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取商品圖像；

第一執行模塊，用于將所述商品圖像輸入至預先訓練好的圖像背景識別模型，并基于所述圖像背景識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的背景質量評分；

第二執行模塊，用于將所述商品圖像輸入至預先訓練好的商品位置識別模型，并基于所述商品位置識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的商品位置質量評分

第三執行模塊，用于將所述商品圖像輸入至預先訓練好的用戶視覺體驗識別模型，并基于所述用戶視覺體驗識別模型的輸出結果獲得所述商品圖像的視覺體驗質量評分；

綜合模塊，用戶根據所述背景質量評分、所述商品位置質量評分、以及所述視覺體驗質量評分獲得所述商品圖像的總質量評分。