商品素材自动标注方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种商品素材自动标注方法、装置及存储介质，包括：基于接收的素材标注请求获取相对应的目标图像；调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材；在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型；基于所述单品检测模型对处理后的目标图像进行单品类物品的识别得到相对应的单品素材；对被识别到的组合素材和单品素材分别进行标注。本发明专利技术提供的技术方案，基于营销行业的业务场景，能够改进传统的目标检测框架，减少人工参与，节省人力，提高达标准确率。高达标准确率。高达标准确率。

【技术实现步骤摘要】
商品素材自动标注方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动处理
，尤其涉及一种商品素材自动标注方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在营销行业中，业务人员需要给海报等制作好的图片标注，标注出其中用到的商品，用于下游的广告、推广。业务人员对图片进行标注往往采用人工的方式，而目前机器学习中的目标检测模型发展迅速，一个完善的目标检测框架可以自动地标注出海报中出现的所有商品素材。
[0003]人工标注任务繁重而且需要精细化，因此需要耗费大量的人力成本。
[0004]而传统的目标检测框架，例如人脸检测、行人检测等，需要模型学习到一定的泛化性，即通过已有的标注数据，学习到一个通用的检测方式，能应用在新的场景下。而在营销场景下，待检测对象是大量素材的重复拼接与组合，素材之间的区别难以泛化，给素材换颜色有可能就得到了一个新的商品。因此直接将目标检测模型应用于素材打标场景准确率不佳。
[0005]另一问题在于，海报等的图片是基于人工的编辑而不自然场景，数量少导致提供的信息量少，意味着难以训练一个能从复杂背景中检测素材的模型。
[0006]所以，亟需一种效率高、精度高的图片识别方法。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例提供一种商品素材自动标注方法、装置及存储介质。本专利技术基于营销行业的业务场景，能够改进传统的目标检测框架，减少人工参与，节省人力，提高达标准确率。
[0008]本专利技术实施例的第一方面，提供一种商品素材自动标注方法，包括：
[0009]基于接收的素材标注请求获取相对应的目标图像；
[0010]调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材；
[0011]在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型；
[0012]基于所述单品检测模型对处理后的目标图像进行单品类物品的识别得到相对应的单品素材；
[0013]对被识别到的组合素材和单品素材分别进行标注。
[0014]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材的步骤中，包括：
[0015]基于组合检测模型对目标图像中的图像进行识别，将组合类物品作为标注素材，将组合类物品以外的其他区域作为背景；
[0016]将组合类物品所对应的标注素材输出。
[0017]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，通过以下步骤对调取组合检测模型进行训练，包括：
[0018]获取用户输入的组合素材、单品素材以及背景素材；
[0019]基于所述组合素材、单品素材、以及背景素材得到组合融合图片；
[0020]将所述组合素材、单品素材、以及背景素材进行归类，将单品素材以及背景素材作为不需要输出的背景素材，将组合素材作为需要输出标注的正样本的目标素材；
[0021]基于所述组合素材、单品素材、背景素材、组合融合图片对组合检测模型进行训练。
[0022]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型的步骤中，包括：
[0023]判断目标图像的所有组合素材识别完成后，对目标图像中的组合素材进行掩盖，以使掩盖后的目标图像中不再具有组合素材。
[0024]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在基于所述单品检测模型对处理后的目标图像进行单品类物品的识别得到相对应的单品素材的步骤中，包括：
[0025]对处理后的目标图像中的图像进行识别，将单品类物品作为标注素材，将单品类物品以外的其他区域作为背景；
[0026]将单品类物品所对应的标注素材输出。
[0027]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，通过以下步骤对单品检测模型进行训练，包括：
[0028]获取用户输入的单品素材以及背景素材；
[0029]基于所述单品素材以及背景素材得到单品融合图片；
[0030]将所述单品素材以及背景素材进行归类，将背景素材作为不需要输出的背景素材，将背景素材作为需要输出标注的正样本的目标素材；
[0031]基于所述单品素材、背景素材、单品融合图片对单品检测模型进行训练。
[0032]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
[0033]若判断所述组合素材和单品素材中的任意一个小于第一预设值则输出第一提醒信息。
[0034]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
[0035]若判断所述组合素材和单品素材之和小于第二预设值则输出第二提醒信息。
[0036]本专利技术实施例的第二方面，提供一种商品素材自动标注装置，包括：
[0037]获取模块，用于基于接收的素材标注请求获取相对应的目标图像；
[0038]组合素材识别模块，用于调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材；
[0039]目标图像处理模块，用于在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型；
[0040]单品素材识别模块，用于基于所述单品检测模型对处理后的目标图像进行单品类物品的识别得到相对应的单品素材；
[0041]标注模块，用于对被识别到的组合素材和单品素材分别进行标注。
[0042]本专利技术实施例的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本专利技术第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。
[0043]本专利技术提供的一种商品素材自动标注方法、装置及存储介质。能够基于备选的素材，模仿海报等人工制作方式，大量自动化、参数化合成带标签的图片，用于训练物体检测的模型。基于准备少量待识别素材、自动合成数据、自动训练模型的流程，操作人员不需具备算法知识，即可得到准确的检测模型。极大降低了打标成本。
附图说明
[0044]图1为商品素材自动标注方法的第一种实施方式的流程图；
[0045]图2为商品素材自动标注方法的第二种实施方式的流程图；
[0046]图3为商品素材自动标注方法的第三种实施方式的流程图；
[0047]图4为商品素材自动标注装置的第一种实施方式的结构图。
具体实施方式
[0048]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0049]本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品素材自动标注方法，其特征在于，包括：基于接收的素材标注请求获取相对应的目标图像；调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材；在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型；基于所述单品检测模型对处理后的目标图像进行单品类物品的识别得到相对应的单品素材；对被识别到的组合素材和单品素材分别进行标注。2.根据权利要求1所述的商品素材自动标注方法，其特征在于，在调取组合检测模型对所述目标图像进行组合类物品的识别得到相对应的组合素材的步骤中，包括：基于组合检测模型对目标图像中的图像进行识别，将组合类物品作为标注素材，将组合类物品以外的其他区域作为背景；将组合类物品所对应的标注素材输出。3.根据权利要求2所述的商品素材自动标注方法，其特征在于，通过以下步骤对调取组合检测模型进行训练，包括：获取用户输入的组合素材、单品素材以及背景素材；基于所述组合素材、单品素材、以及背景素材得到组合融合图片；将所述组合素材、单品素材、以及背景素材进行归类，将单品素材以及背景素材作为不需要输出的背景素材，将组合素材作为需要输出标注的正样本的目标素材；基于所述组合素材、单品素材、背景素材、组合融合图片对组合检测模型进行训练。4.根据权利要求1所述的商品素材自动标注方法，其特征在于，在判断调取组合检测模型对目标图像中的组合素材识别完成后，对所述目标图像中进行处理，调取单品检测模型的步骤中，包括：判断目标图像的所有组合素材识别完成后，对目标图像中的组合素材进行掩盖，以使掩盖后的目标图像中不再具有组合素材。5.根据权利要求1所述的商品素材自动标注方法，其特征在于，在基于所述单品检测模型对处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：王喆，汪思和，范凌，
申请(专利权)人：特赞上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：