[发明专利]物品识别方法、装置、售货系统和存储介质有效
| 申请号： | 201811630337.5 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109754009B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 张屹峰;刘朋樟;刘巍;陈宇;周梦迪 | 申请（专利权）人： | 北京沃东天骏信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 李昊;许蓓 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种物品识别方法、装置、售货系统和存储介质，涉及图像处理领域。物品识别方法包括：将训练图像输入到神经网络模型中，其中，神经网络模型包括目标对象分类器和场景负向分类器；获取目标对象分类器产生的第一输出和场景负向分类器产生的第二输出；根据基于第一输出确定的第一损失值、以及基于第二输出确定的第二损失值，计算总损失值；根据总损失值对神经网络模型中的节点的权重进行调整，以获得完成训练的目标对象分类模型，目标对象分类模型用于售货场景中的物品识别。从而，使得完成训练的模型可以在各种已有场景下甚至新场景下具有较高的识别准确率，提高了目标对象分类模型的泛化能力，降低了训练成本。 | ||
| 搜索关键词： | 物品 识别 方法 装置 售货 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种物品识别方法，包括：将训练图像输入到神经网络模型中，其中，所述神经网络模型包括目标对象分类器和场景负向分类器；获取目标对象分类器产生的第一输出和场景负向分类器产生的第二输出；根据基于第一输出确定的第一损失值、以及基于第二输出确定的第二损失值，计算总损失值；根据总损失值对神经网络模型中的节点的权重进行调整，以获得完成训练的目标对象分类模型，所述目标对象分类模型用于售货场景中的物品识别。
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