[发明专利]基于图像数据的服装商品性别分类方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于图像数据的服装商品性别分类方法及装置，该方法包括：获取目标服装商品的图像相关数据；将所述图像相关数据输入至图像性别识别网络模型中，以得到所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分；根据所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分，以及每一所述性别类别对应的权重信息，确定所述图像相关数据对应的图像识别结果；所述图像识别结果用于指示所述图像相关数据的性别分类。可见，本发明能够结合服装商品的多个性别类别的权重信息以及多个置信度预测结果，来确定出服装商品的性别，可以有效提高服装商品的性别准确率。

技术领域

本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种基于图像数据的服装商品性别分类方法及装置。

背景技术

随着互联网服饰电商的崛起，服饰商品数据的形式和特点也发生了变化。早期的互联网电商更注重服饰产品在详情页上进行直接的体现，为了便于用户查看，服饰产品的图片文字信息也更加的规范，而新崛起的二类电商更加注重在内容上，把场景带入内容中，此时就会引入干扰的信息，目前电商文案常带入各种场景，加之不需进入平台，直接在单品页面下单，而单品页面的制作质量也是参差不齐，因此依赖单品页面进行服饰类商品的性别识别存在较大的挑战。

现有技术在基于图像数据识别服装商品的性别类别时，并没有考虑到不同种类或图像数据所导致的不同性别的权重信息，因此其识别精度不高，存在缺陷，亟待解决。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于图像数据的服装商品性别分类确定方法及装置，能够结合服装商品的多个性别类别的权重信息以及多个置信度预测结果，来确定出服装商品的性别，可以有效提高服装商品的性别准确率。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于图像数据的服装商品性别分类方法，所述方法包括：

获取目标服装商品的图像相关数据；

将所述图像相关数据输入至图像性别识别网络模型中，以得到所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分；

根据所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分，以及每一所述性别类别对应的权重信息，确定所述图像相关数据对应的图像识别结果；所述图像识别结果用于指示所述图像相关数据的性别分类。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述图像相关数据包括所述目标服装商品对应的多个商品图像；所述将所述图像相关数据输入至图像性别识别网络模型中，以得到所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分，包括：

将所述多个商品图像分别输入图像性别识别网络模型中，以得到每一所述商品图像对应的子预测性别类别和对应的图像置信度得分。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述图像识别结果包括所述图像相关数据对应的目标预测性别类别和目标置信度得分；所述根据所述图像相关数据在多个性别类别下的置信度得分，以及每一所述性别类别对应的权重信息，确定所述图像相关数据对应的图像识别结果，包括：

根据所有所述商品图像对应的子预测性别类别和对应的图像置信度得分，确定每一所述性别类别对应的类别置信度得分；

根据所有所述商品图像对应的子预测性别类别和对应的图像置信度得分，确定每一所述性别类别对应的类别权重；所述类别权重包括所述性别类别对应的数量权重和/或类别权重衰减因子；

将每一所述性别类别对应的所述类别置信度得分以及所述类别权重的乘积，确定为每一所述性别类别对应的最终类别置信度得分；

根据所有所述性别类别对应的最终类别置信度得分，确定所述图像相关数据对应的目标预测性别类别和目标置信度得分。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述商品图像对应的子预测性别类别和对应的图像置信度得分，确定每一所述性别类别对应的类别权重，包括：