公开(公告)号：CN113673627B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202111026189.8

申请日：2021-09-02

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 申林山 ,  闫鑫 ,  姜佳成 ,  徐丽 ,  贾我欢 ,  娄茹珍 ,  李悦齐 ,  钱婧捷

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06Q30/0601

Abstract: 一种具有解释性的商品自动分类方法及系统，它属于图像识别分类技术领域。本发明解决了现有的商品图像识别分类算法难以获得解释性，导致现有方法难以对复杂商品进行准确分类的问题。本发明使用Pytorch工具对图像进行双标签格式标注来构建相应数据集，利用构建的数据集对设计的网络架构进行训练，再采用训练好的网络架构对图像进行分类，同时在网页中展示其可视化结果，实现一个分类准确率高且解释力强的商品识别分类模型，解决传统方法对复杂商品识别分类困难的问题。本发明可以应用于对图像进行识别分类。

公开(公告)号：CN113673627A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202111026189.8

申请日：2021-09-02

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 申林山 ,  闫鑫 ,  姜佳成 ,  徐丽 ,  贾我欢 ,  娄茹珍 ,  李悦齐 ,  钱婧捷

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/06

Abstract: 一种具有解释性的商品自动分类方法及系统，它属于图像识别分类技术领域。本发明解决了现有的商品图像识别分类算法难以获得解释性，导致现有方法难以对复杂商品进行准确分类的问题。本发明使用Pytorch工具对图像进行双标签格式标注来构建相应数据集，利用构建的数据集对设计的网络架构进行训练，再采用训练好的网络架构对图像进行分类，同时在网页中展示其可视化结果，实现一个分类准确率高且解释力强的商品识别分类模型，解决传统方法对复杂商品识别分类困难的问题。本发明可以应用于对图像进行识别分类。