[发明专利]服装图像的认知分析和分类的方法和系统

摘要

本公开涉及服装图像的认知分析和分类。本公开涉及卷积神经网络，并且更特别地涉及利用定制化的卷积神经网络执行服装物品的图像的认知分析。如所公开的，可以针对服装物品生成f得分。标识训练图像，其中每个训练图像与包括关于多个属性的信息的对应标签集相关联。基于多个训练图像和第一属性来训练第一卷积神经网络(CNN)。通过针对每个相应属性从第一CNN移除神经元集并且基于训练图像和相应属性重新训练第一CNN来迭代地精化第一CNN。在确定第一CNN已经基于多个属性中的每个属性而被训练时，一个或多个CNN基于第一CNN而被生成。接收图像，其中图像描绘服装物品。使用一个或多个CNN来处理图像，并且基于输出来确定针对服装物品的f得分。

主权项

1.一种方法，包括：标识多个训练图像，其中每个训练图像描绘相应服装物品，并且其中每个训练图像与对应的标签集相关联，每个标签包括关于多个属性中的相应属性的信息；基于所述多个训练图像和所述多个属性中的第一属性来训练第一卷积神经网络(CNN)；通过针对所述多个属性中的每个相应属性进行以下各项来迭代地精化所述第一CNN：从所述第一CNN移除神经元集，其中移除的所述神经元集对应于分类器、预测或者多项式预测层；以及基于所述多个训练图像和所述相应属性来重新训练所述第一CNN；响应于确定所述第一CNN已经基于所述多个属性中的每个属性而被训练，基于所述第一CNN来生成一个或多个经训练的CNN的第一集合；接收要被基于所述多个属性分类的第一图像，其中所述第一图像描绘第一服装物品；使用一个或多个经训练的CNN的所述第一集合来处理所述第一图像以生成一个或多个结果向量；以及基于所述一个或多个结果向量来确定针对所述第一服装物品的f得分。