[發明專利]模型訓練方法、圖像信息管理方法、圖像識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202210436659.6
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114549938B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 丁明;王杰;鐘忞盛
• 申請（專利權）人: 廣州市玄武無線科技股份有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V20/80;G06F16/51;G06F16/55;G06F16/583;G06K9/62;G06V10/74
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 李家平

本發明公開了一種模型訓練方法、圖像信息管理方法、圖像識別方法及裝置。所述模型訓練方法包括：對初始圖像處理模型進行隨機初始化；所述初始圖像處理模型包括特征提取分支和原型構建分支；固定原型構建分支參數，將訓練圖像集輸入至初始圖像處理模型，得到第一輸出結果；根據第一輸出結果確定損失函數，利用損失函數對特征提取分支的初始化參數進行更新；固定特征提取分支更新后的參數，將訓練圖像集輸入至初始圖像處理模型中，得到第二輸出結果；根據第二輸出結果確定損失函數，利用損失函數對原型構建分支的初始化參數進行更新；根據特征提取分支更新后的參數構建商品指紋提取模型，以使商品指紋提取模型輸出的商品指紋具備更好的區分性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種模型訓練方法、圖像信息管理方法、圖像識別方法及裝置。

背景技術

商品指紋技術是一種通過數字編碼形式表示商品的獨特性和其關系的技術，通過商品指紋建模技術可以得到商品圖片的有效表示，無需人工做商品區分標記，因此商品指紋建模技術可快速推廣至商品分類、相似商品檢索等應用中。

目前，應用商品指紋匹配技術進行商品識別時，需在商品指紋數據庫中存儲各商品的基準指紋，以使目標商品指紋在完整的指紋數據庫中進行搜索和識別。然而，在實際應用場景中，快銷行業商品往往種類繁多且推陳出新較快，且商品拍攝時易受斜拍、擺放姿態及光照等環境影響，使得商品指紋數據庫內需保存的基準指紋規模龐大，占用了大量的內存，同時也使得商品指紋匹配過程需花費更多的指紋庫遍歷查找時間，識別效率低下。

發明內容

本發明的目的在于至少解決現有技術中存在的技術問題之一，提供一種模型訓練方法、圖像信息管理方法、圖像識別方法及裝置，可提高商品指紋的區分性，同時降低存儲的指紋數量，所述技術方案如下：

第一方面，本發明提供一種模型訓練方法，包括：

對初始圖像處理模型的參數進行隨機初始化；其中，所述初始圖像處理模型包括特征提取分支和原型構建分支；

固定所述原型構建分支的初始化參數，將訓練圖像集輸入至所述初始圖像處理模型，得到第一輸出結果；

根據所述第一輸出結果確定損失函數的值，利用所述損失函數的值對所述特征提取分支的初始化參數進行更新；

固定所述特征提取分支更新后的參數，將所述訓練圖像集輸入至特征提取分支參數更新后的初始圖像處理模型中，得到第二輸出結果；

根據所述第二輸出結果確定所述損失函數的值，利用所述損失函數的值對所述原型構建分支的初始化參數進行更新；

根據所述特征提取分支更新后的參數構建商品指紋提取模型。

作為進一步改進，所述第一輸出結果和所述第二輸出結果均包括所述特征提取分支輸出的商品指紋和所述原型構建分支輸出的指紋原型。

作為進一步改進，所述類別損失定義為：

式中，f_x表示所述特征提取分支輸出的商品指紋，e表示所述原型構建分支輸出的指紋原型，T表示溫度系數，N表示圖像樣本數量；

所述類內類間損失定義為：

式中，表示邊界閾值，Z_p表示第一輸出結果或第二輸出結果中與所述特征提取分支輸出的商品指紋類別相同的結果，Z_n表示第一輸出結果或第二輸出結果中與所述特征提取分支輸出的商品指紋類別不相同的結果。