物品信息生成方法、图像转换网络训练方法、装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了物品信息生成方法、图像转换网络训练方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标物品图像；基于预先训练的图像转换网络，生成与该目标物品图像对应的第一向量；利用目标相似性搜索库，确定第二向量集中各个第二向量与该第一向量之间的相似度集，其中，该第二向量表征违规目标物品图像的特征信息；基于该相似度集，生成该第一向量对应的目标物品是否为违规物品的信息。该实施方式通过对比目标物品图像对应的第一向量和该第二向量集中各个第二向量的相似度，快捷、有效的确定出目标物品是否为违规物品。违规物品。违规物品。

【技术实现步骤摘要】
物品信息生成方法、图像转换网络训练方法、装置


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及物品信息生成方法、图像转换网络训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]目前，各个平台往往存在违规物品的发布，这种违规物品的发布对平台产生了较大的负面影响。为了杜绝这种行为的发生，通常采用的方式为：各个平台常常发布相关通知来警告用户，以及让相关业务人员加大了筛查力度。
[0003]然而，当采用上述方式来杜绝违规物品的发布，经常会存在如下技术问题：
[0004]第一，为了净化平台的环境，采用人工筛查和平台通知的方式来筛选违规商品，存在效率太低的问题。进而，不能从根本上解决问题。
[0005]第二，每个平台待检测的物品图像都需要传入至预先训练的图像转换网络。但是，各个平台都有海量的待检测的物品图像，进而，过多的数据造成了数据的传输效率过低。

技术实现思路

[0006]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物品信息生成方法，包括：获取目标物品图像；基于预先训练的图像转换网络，生成与所述目标物品图像对应的第一向量；利用目标相似性搜索库，确定第二向量集中各个第二向量与所述第一向量之间的相似度集，其中，所述第二向量表征违规目标物品图像的特征信息；基于所述相似度集，生成所述第一向量对应的目标物品是否为违规物品的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预先训练的图像转换网络，生成与所述目标物品图像对应的第一向量，包括：将所述目标物品图像输入至所述预先训练的图像转换网络，得到所述第一向量。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预先训练的图像转换网络，生成与所述目标物品图像对应的第一向量，包括：调整所述预先训练的图像转换网络的输入层的输入数据格式，得到调整后的图像转换网络；将所述目标物品图像进行转码，得到对应字符串；将所述对应字符串输入至所述调整后的图像转换网络，得到所述第一向量。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述相似度集，生成所述第一向量对应的目标物品是否为违规物品的信息，包括：确定所述相似度集中满足预定条件的相似度；响应于所述满足预定条件的相似度大于或等于预先设定的阈值，生成所述第一向量对应的目标物品为违规物品的信息。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标物品图像是通过以下步骤获取的：获取物品集；从所述物品集中筛选出预定百分比的物品，得到筛选后的物品集；基于所述筛选后的物品集中各个物品的物品类目，对所述筛选后的物品集进行类目筛选，得到类目筛选后的物品集；确定所述类目筛选后的物品集中各个物品的主界面图像，得到目标物品图像集；从所述目标物品图像集中获取目标物品图像。6.一种图像转换网络训练方法，包括：从违规目标物品图像集中选取违规目标物品图像；将所选取的违规目标物品图像输入至预训练的特征提取网络，得到特征信息；获取预先建立的生成式对抗网络，其中，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络，所述生成网络用于利用所述特征信息生成目标物品图像，所述判别网络用于确定所述生成网络生成的图像与所述所选取的违规目标物品图像之间的相似度；将所述特征信息作为所述生成网络的输入，所述生成网络生成的目标物品图像和所述违规目标物品图像作为所述判别网络的输入，利用机器学习方法，对所述特征提取网络进行训练，得到训练后的特征提取网络作为图像转换网络。7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述从违规目标物品图像集中选取违规目标物品图像之前，所述方法还包括：获取原始的目标物品图像集，其中，所述原始的目标物品图像集中各个目标物品图像
对应的目...

【专利技术属性】
技术研发人员：周彬，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：