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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113780320A(43)申请公布日2021.12.10(21)申请号202011161727.X(22)申请日2020.10.27(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100076北京市经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人周彬(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人马姣琴刘芳(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书4页说明书19页附图6页(54)发明名称物品识别方法、模型训练方法以及装置(57)摘要本申请实施例提供一种物品识别方法、模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及互联网和深度学习技术领域,包括:获取各待识别物品的各自对应的目标图片信息,将各目标图片信息输入至识别模型,生成与各待识别物品各自对应的识别结果,识别模型包括卷积层和聚类层,聚类层用于对卷积层输出的各目标图片特征进行聚类处理,各目标图片特征是由卷积层根据各目标图片信息进行卷积处理生成的,识别结果表征各待识别物品是否满足预先设置的物品需求,通过增加对由卷积层输出的各目标图片特征进行聚类处理,而通过聚类处理,避免了采用逐一的方式进行识别而造成的识别效率低的弊端,从而实现提高识别效率。CN113780320ACN113780320A权利要求书1/4页1.一种物品识别方法,所述方法包括:获取各待识别物品的各自对应的目标图片信息;将各所述目标图片信息输入至识别模型,生成与各所述待识别物品各自对应的识别结果,其中,所述识别模型包括卷积层和聚类层,所述聚类层用于,对所述卷积层输出的各目标图片特征进行聚类处理,各所述目标图片特征是由所述卷积层根据各所述目标图片信息进行卷积处理生成的,所述识别结果表征各所述待识别物品是否满足预先设置的物品需求。2.根据权利要求1所述的方法,其中,将各所述目标图片信息输入至识别模型,生成与各所述待识别物品各自对应的识别结果,包括:基于所述卷积层对每一所述待识别物品的目标图片信息进行特征提取,得到与每一所述待识别物品对应的目标图片特征;基于所述聚类层对各所述待识别物品各自对应的目标图片特征进行聚类处理,获得目标聚类结果,所述目标聚类结果表征各所述待识别物品归属于N个目标类别,N为大于等于1的正整数;基于所述识别模型的池化层根据所述目标聚类结果输出每一所述目标类别的目标相似度,并基于所述池化层根据各所述目标类别的目标相似度,确定所述识别结果。3.根据权利要求2所述的方法,其中,基于所述聚类层对各所述待识别物品各自对应的目标图片特征进行聚类处理,获得目标聚类结果,包括:从各所述待识别物品各自对应的目标图片特征中,任意选择至少一个目标图片特征作为目标聚类中心特征;根据其余的所述待识别物品对应的目标图片特征与所述目标聚类中心特征之间的距离,确定所述目标聚类结果。4.根据权利要求2所述的方法,其中,每一所述目标类别具有至少一个目标中心特征,所述目标中心特征表征目标类别中的各待识别物品的共性特征。5.根据权利要求4所述的方法,其中,基于所述识别模型的池化层根据所述目标聚类结果输出每一所述目标类别的目标相似度,包括:针对每一所述目标类别,基于所述池化层计算目标类别的目标中心特征与预设中心特征之间的目标余弦相似度,并将所述目标余弦相似度确定为与目标类别对应的目标相似度。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,所述方法还包括:获取各所述待识别物品各自对应的目标文本信息;以及,获取各待识别物品的目标图片信息,包括:若根据各所述待识别物品的目标文本信息确定至少部分待识别物品为疑似不满足所述物品需求的物品,则获取疑似不满足所述物品需求的物品的所述目标图片信息。7.根据权利要求6所述的方法,在获取各所述待识别物品的目标文本信息之后,所述方法还包括:将各所述目标文本信息输入至文本分类模型,生成分类值,其中,所述文本分类模型包括设置于掩蔽语言建模层之后的线性层,所述分类值为所述文本分类模型的线性层对由所述文本分类模型的掩蔽语言建模层输出的信息进行线性处理获得的,所述文本分类模型的2CN113780320A权利要求书2/4页掩蔽语言建模层的输入为所述目标文本信息;若所述分类值大于预先设置的分类阈值,则确定待识别物品为疑似不满足所述物品需求的物品。8.根据权利要求7所述的方法,所述方法还包括:获取各待训练物品各自对应的训练文本信息,其中,各所述待训练物品中的部分待训练物品属于不满足所述物品需求的物品,各所述待训练物品中的其余待训练物品属于满足所述物品需求的物品;将各所述训练文本信息输入至轻量级语言表示模型,训练生成所述文本分类模型,其中,所述