[發明專利]一種服飾識別方法、裝置、終端及存儲介質在審
| 申請號: | 202210356707.0 | 申請日: | 2022-04-06 |
| 公開(公告)號: | CN114863404A | 公開(公告)日: | 2022-08-05 |
| 發明(設計)人: | 李冠楠 | 申請(專利權)人: | 北京愛奇藝科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/60 | 分類號: | G06V20/60;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 呂俊秀 |
| 地址: | 100080 北京市海淀區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 服飾 識別 方法 裝置 終端 存儲 介質 | ||
1.一種服飾識別方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待識別的服飾圖像,所述服飾圖像包含待識別的目標服飾;
將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性;
基于所述待識別的目標服飾對應的多種服飾屬性,得到所述待識別的目標服飾的識別結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性之前,所述方法還包括:
采用用于提取服飾特征的教師模型指導所述服飾識別模型中用于提取服飾特征的學生模型進行訓練,其中,教師模型的參數數量大于所述學生模型的參數數量;
根據所述教師模型基于第一訓練圖像輸出的第一服飾特征和所述學生模型基于所述第一訓練圖像輸出的第二服飾特征之間的特征相似性度量,對所述學生模型的參數進行修正。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述服飾識別模型包括多個對應不同服飾屬性的屬性分類器,所述將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性,包括:
將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并將提取出的服飾特征輸入多個所述屬性分類器,以根據多個所述屬性分類器輸出的屬性標簽確定所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性之前,所述方法還包括:
將第二訓練圖像的服飾特征輸入所述屬性分類器;
根據所述屬性分類器輸出的屬性標簽與所述第二訓練圖像對應的原始屬性標簽之間的損失信息,對所述屬性分類器進行訓練。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述待識別的目標服飾對應的多種服飾屬性,得到所述待識別的目標服飾的識別結果,包括:
將所述多種服飾屬性與預設數據庫中的各個預設服飾信息對應的預設多種服飾屬性進行匹配;
將與所述多種服飾屬性匹配成功的目標預設多種服飾屬性對應的目標預設服飾信息,作為所述待識別的目標服飾的識別結果。
6.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述服飾識別模型還包括對應服飾類別的類別分類器,所述將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性,還包括:
將所述服飾圖像輸入所述服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并將提取出的服飾特征輸入所述類別分類器,以得到所述待識別的目標服飾的服飾類別。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將所述服飾類別以及所述多種服飾屬性與預設數據庫中的各個預設服飾信息對應的預設服飾類別以及預設多種服飾屬性分別進行匹配;
將預設服飾類別與所述服飾類別匹配成功,并且預設多種服飾屬性與所述多種服飾屬性匹配成功的目標預設服飾信息,作為所述待識別的目標服飾的識別結果。
8.一種服飾識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:
服飾圖像獲取模塊,用于獲取待識別的服飾圖像,所述服飾圖像包含待識別的目標服飾;
服飾圖像處理模塊,用于將所述服飾圖像輸入服飾識別模型,由所述服飾識別模型對所述服飾圖像進行服飾特征提取,并根據提取出的服飾特征得到所述待識別的目標服飾的多種服飾屬性;
識別結果確定模塊,用于基于所述待識別的目標服飾對應的多種服飾屬性,得到所述待識別的目標服飾的識別結果。
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