[发明专利]服饰搭配方法及装置、电子设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910818098.4 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110544154B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 刘鑫;孙永斌;刘子纬;林达华 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种服饰搭配方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：通过第一子神经网络提取训练图像组中的单品图像的特征向量，其中，每个训练图像组分别包括多个单品图像；通过第二子神经网络根据互相搭配的任意两个单品图像的特征向量，生成或更新该两个单品图像对应的边的特征向量，并根据任一单品图像对应的边的特征向量，更新该单品图像的特征向量；通过所述第二子神经网络根据任一训练图像组中的单品图像的更新后的特征向量，确定该训练图像组对应的搭配分数；根据该训练图像组对应的搭配分数，确定第一损失函数的值；根据所述第一损失函数的值，优化所述第二子神经网络的参数。本公开实施例能够提高服饰搭配预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 服饰 搭配 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于服饰搭配的神经网络的训练方法，其特征在于，包括：/n通过第一子神经网络提取训练图像组中的单品图像的特征向量，其中，每个训练图像组分别包括多个单品图像；/n通过第二子神经网络根据互相搭配的任意两个单品图像的特征向量，生成或更新该两个单品图像对应的边的特征向量，并根据任一单品图像对应的边的特征向量，更新该单品图像的特征向量；/n通过所述第二子神经网络根据任一训练图像组中的单品图像的更新后的特征向量，确定该训练图像组对应的搭配分数；/n根据该训练图像组对应的搭配分数，确定第一损失函数的值；/n根据所述第一损失函数的值，优化所述第二子神经网络的参数。/n
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