一种商品图片处理方法、装置、存储介质及设备.pdf

(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CN114298930A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202111589259.0(22)申请日2021.12.23(71)申请人拉扎斯网络科技（上海）有限公司地址200333上海市普陀区真北路788号507室(72)发明人张飞云张鹏王佳军王秉慧王乐(74)专利代理机构北京博思佳知识产权代理有限公司11415代理人王茹(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称一种商品图片处理方法、装置、存储介质及设备(57)摘要本说明书提供一种商品图片处理方法、装置、存储介质及设备，该方法中，通过训练好的注意力模型对商品图片的多个特征信息进行处理，确定该商品图片在每个特征信息相关的质量维度上的图片质量的总评分以及每个特征信息的权重，进而基于该总评分以及该权重，对商品图片进行美化处理。这样，能够实现自动对商户上传的商品图片进行质量评估以及美化处理，提高了图片质量，进而提高了对应商品的点击率和购买率。而且，由于采用了注意力机制，关注到了商品图片中各个质量维度之间的关系，因而可实现对商品图片有针对性的自动美化，使得美化结果更为合理。CN114298930ACN114298930A权利要求书1/2页1.一种商品图片处理方法，包括：获取录入的商品图片的多个特征信息；其中，一个特征信息与所述商品图片在一种质量维度上的图片质量相关；通过训练好的注意力模型对所述多个特征信息进行处理，确定所述商品图片在每个特征信息相关的质量维度上的图片质量的总评分以及每个特征信息的权重，各特征信息的权重与所述特征信息对所述总评分的贡献度正相关；基于所述总评分以及所述权重，在需要美化的质量维度上对所述商品图片进行美化处理。2.如权利要求1所述的方法，每个特征信息通过一种检测模型对所述商品图片进行处理得到。3.如权利要求1所述的方法，通过训练好的注意力模型对所述多个特征信息进行处理，确定所述商品图片在多个质量维度上的图片质量的总评分以及每个特征信息的权重，包括：获取每个特征信息对应的特征向量；对所述多个特征信息对应的特征向量进行拼接，得到输入向量；将所述输入向量输入注意力模型，得到所述权重以及总评分。4.如权利要求3所述的方法，对所述多个特征信息对应的特征向量进行拼接，得到输入向量，包括：对每个特征向量进行降维处理，得到每个特征向量对应的降维向量；对各个降维向量进行拼接。5.如权利要求3所述的方法，所述注意力模型的训练数据包括多个训练样本和各训练样本的标签；所述注意力模型基于以下方式进行训练：通过注意力模型对所述训练样本进行处理，获得预测总评分和权重矩阵；根据所述训练样本的标注总评分和所述预测总评分，构建初始损失函数，基于所述初始损失函数和所述权重矩阵，构建目标损失函数；利用所述目标损失函数对所述注意力模型进行训练。6.如权利要求1所述的方法，所述注意力模型包括：稀疏自注意力模型。7.如权利要求1所述的方法，基于所述总评分以及所述权重，对所述商品图片中需要美化的质量维度进行美化处理，包括：若所述总评分低于质量分阈值，基于权重确定需要美化的质量维度。8.如权利要求7所述的方法，基于权重确定需要美化的质量维度，包括：将权重超过权重阈值的特征信息所对应的质量维度确定为需要美化的质量维度；或者将权重由高到低的若干个特征信息所对应的质量维度确定为需要美化的质量维度。9.如权利要求7所述的方法，还包括：若需要美化的质量维度包括指定的质量维度，输出用于提示所述商品图片违反业务规则的提示信息。10.如权利要求1所述的方法，还包括：在美化处理后，针对美化处理后的商品图片，返回获取多个特征信息的步骤。2CN114298930A权利要求书2/2页11.一种商品图片处理装置，包括：获取模块，用于获取录入的商品图片的多个特征信息；其中，一个特征信息与所述商品图片在一种质量维度上的图片质量相关；确定模块，用于通过训练好的注意力模型对所述多个特征信息进行处理，确定所述商品图片在每个特征信息相关的质量维度上的图片质量的总评分以及每个特征信息的权重，各特征信息的权重与所述特征信息对所述总评分的贡献度正相关；美化模块，用于基于所述总评分以及所述权重，在需要美化的质量维度上对所述商品图片进行美化处理。12.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至10任一项所述的方法。13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法。3CN114298930A说明