[发明专利]用于图像处理的系统和方法

说明书

一种用于图像处理的系统和方法。该方法包括：提供文本向量转换器；提供推理模型，并使用已标记服装条目来预训练该推理模型；提供未标记服装条目；将每个未标记服装条目分为目标图像和目标文本；使用文本向量转换器将目标文本转换为类别向量和属性向量；使用推理模型对目标图像进行处理，以获得处理后的目标图像和目标图像标签；将类别向量与目标图像标签进行比较；当类别向量与目标图像标签匹配时，基于类别向量和属性向量来更新目标图像标签，以获得更新后的标签；以及使用处理后的目标图像和更新后的标签来重新训练推理模型。

相关申请的交叉引用

在本发明的描述中引用和讨论了一些参考文献，其可以包括专利、专利申请和各种出版物。提供这样的参考文献的引用和/或讨论仅为了阐明本发明的描述，而不是承认任何这样的参考文献是本文所描述的发明的“现有技术”。在本说明书中引用和讨论的所有参考文献均以引用的方式整体并入本文，并且在一定程度上如同每篇参考文献通过引用被单独地并入。

技术领域

本发明总体上涉及图像处理技术，并且更具体地涉及一种用于从服装图像中提取属性的系统和方法。

背景技术

出于总体上呈现本发明的上下文的目的而在本文提供背景描述。既不明确地承认也不暗示地承认当前列名的发明人的在背景技术部分中描述的范围内的工作、以及在提交时可能不是作为现有技术的描述的各方面为与本发明相对的现有技术。

随着电子商务的日益普及，为消费者提供了大量产品，尤其是服装产品。显示那些产品的属性或特征对于消费者有效评估产品是至关重要的。然而，由于缺乏信息或信息的非标准化格式，准确而完整地标记产品的属性具有挑战性。

因此，在本领域中存在未解决的需求，以用于解决上述缺陷和不足。

发明内容

在某些方面，本发明涉及一种用于图像处理的方法。在某些实施例中，该方法包括：

提供文本向量转换器；

提供推理模型，并使用第一数量的已标记服装条目来预训练所述推理模型；

提供第二数量的服装条目，其中，所述服装条目未被标记；

将第二数量的服装条目中的每一个分为目标图像和目标文本；

使用所述文本向量转换器将所述目标文本转换为类别向量和属性向量，其中，所述类别向量包括与服装类别相对应的多个维度，并且所述属性向量包括与服装属性相对应的多个维度；

使用所述推理模型对所述目标图像进行处理，以获得处理后的目标图像和目标图像标签；

将所述类别向量与所述目标图像标签进行比较；

当所述类别向量与所述目标图像标签匹配时，基于所述类别向量和所述属性向量来更新所述目标图像标签，以获得更新后的标签；以及

使用所述处理后的目标图像和所述更新后的标签来重新训练所述推理模型。

在某些实施例中，将所述目标文本转换为所述类别向量和所述属性向量的步骤包括：

提供类别名称列表和属性名称列表，其中，所述类别名称列表包括服装类别的词表，并且所述属性名称列表包括服装属性的词表；

初始化所述类别向量和所述属性向量；

拆分所述目标文本以获得目标词；

将所述目标词中的每一个与所述类别名称列表和所述属性名称列表进行比较，以获得相似度得分；

当所述相似度得分大于阈值时，更新所述类别向量或所述属性向量。

在某些实施例中，初始化所述类别向量和所述属性向量的步骤是通过以下操作来执行的：