龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230042A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/762
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种图片的类目预测方法、装置、存储介质和电子设备，包括：依据样本图片集，利用卷积神经网络层提取特征向量；利用批量归一化层对特征向量进行批量归一化及全连接层处理，得到欧基里德空间特征向量；在双曲空间中投影，基于投影得到的双曲空间特征向量对应的类目标签，获取各类目的双曲空间类目特征向量集；基于对比损失函数及双曲空间类目特征向量集，获取对比损失，依据对比损失调整包括卷积神经网络层、批量归一化层及全连接层的卷积神经骨干网络模型的模型参数；针对每一类目的样本类目图片集，基于卷积神经骨干网络模型，构建包含各类目对应的双曲空间样本特征向量的特征向量检索库。可以提升类目预测精度。
主权项：1.一种图片的类目预测方法，其特征在于，包括：依据预先获取的样本图片集，利用卷积神经骨干网络模型中的卷积神经网络层提取特征向量，所述样本图片集中的每一样本图片具有类目标签，所述卷积神经骨干网络模型包括：卷积神经网络层、批量归一化层及全连接层；利用所述批量归一化层对特征向量进行批量归一化处理，得到归一化特征向量，将所述归一化特征向量输入全连接层进行处理，得到欧基里德空间特征向量；将欧基里德空间特征向量在双曲空间中进行投影，得到双曲空间特征向量，基于双曲空间特征向量对应的样本图片的类目标签，获取各类目对应的双曲空间类目特征向量集；基于预先设置的对比损失函数以及各类目对应的双曲空间类目特征向量集，获取对比损失，在所述对比损失不满足预先设置的对比损失阈值时，依据反向传播算法，调整训练的卷积神经骨干网络模型的模型参数，直至所述对比损失满足所述对比损失阈值；针对每一类目，从所述样本图片集中，提取该类目对应的样本类目图片集，基于训练完毕的卷积神经骨干网络模型，构建包含该类目的双曲空间样本特征向量的类目特征向量检索库；构建包括各类目特征向量检索库的特征向量检索库，以基于所述卷积神经骨干网络模型及所述特征向量检索库，确定待预测图片的类目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 图片的类目预测方法、装置、存储介质和电子设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号