一种基于深度学习的产品分类方法及装置制造方法及图纸

一种基于深度学习的产品分类方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：从产品的描述文本中提取产品的文本特征；基于预训练得到的卷积神经网络模型，从产品的图像中提取产品的图像特征；将产品的文本特征与产品的图像特征融合，得到产品的特征信息；基于预训练得到的产品分类模型对产品的特征信息进行处理，得到产品的分类结果。由于该方案综合考虑了待分类产品的产品文本特征和产品图像特征，与只根据产品的文本信息进行产品分类相比，提高了分类准确率。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】PCT国内申请，说明书已公开。

【技术保护点】
PCT国内申请，权利要求书已公开。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】PCT国内申请，...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊春玲，张巍，姜青山，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44