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公开(公告)号：CN112508102A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011434696.0
申请日：2020-12-10
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F40/126 , G06N3/04
摘要： 本发明提供的一种文本识别方法、装置、存储介质、计算机设备，在将待识别图像输入至识别模型中得到多个原始字符序列后，利用原始字符序列中识别概率第二的字符替换识别概率第一的字符，从而得到多个中间字符序列，若识别概率最大的原始字符序列为正确的，则中间字符序列中可能存在多种错误类型的序列；若识别概率最大的原始字符序列是错误的，则可以通过中间字符序列进行修正，然后将待修正的字符序列、中间字符序列以及识别概率最大的原始字符序列作为最终的识别结果序列，这样得到的识别结果序列中既包含了正确的序列，又包含了错误的序列，无论后续采取怎样的判题策略，都能够准确进行判题，且该识别过程较为简便，极大地提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN114186056B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111531923.6
申请日：2021-12-14
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/34 , G06F40/289 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084
摘要： 本申请公开一种商品标签标注方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取商品对象的商品图片的图像特征向量；将所述图像特征向量与预设的模板文本向量拼接构成图文编码信息，所述模板文本向量包括第一标记和第二标记，第一标记用于指示已训练至收敛的标注模型在预训练过程中产生的冗余语义信息，第二标记用于指示所述标注模型产出的商品标签的序列位置信息；采用所述标注模型根据所述图文编码信息进行任务词预测，获得所述第二标记相对应的商品标签；以所述商品标签标注所述商品对象。本申请借助标注模型实现根据商品图片的语义信息输出商品标签，提升了商品标签标注效率。
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公开(公告)号：CN113360697B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110704549.9
申请日：2021-06-24
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
摘要： 本申请公开商品图像检索处理方法及其相应的装置、设备、介质，其方法包括：接收客户端在电商平台搜索页面提交的待检索图像，将该待检索图像所包含的待检索商品图像馈入至预训练至收敛状态的特征提取模型中进行特征提取，获得相应的商品特征图，所述商品特征图由所述特征提取模型所包括的至少两个子模型分别提取所得的特征图进行拼接、融合形成；从特征索引库中检索与所述商品特征图相匹配的特征样本，所述特征样本为将所述电商平台的至少部分商品的展示图像经该特征提取模型进行特征提取而成；封装包含所述相匹配的特征样本为检索结果页面，将该检索结果页面推送给所述客户端。本方法提升了在电商平台上查找相关商品效率，提高了检索的准确度。
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公开(公告)号：CN113360697A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110704549.9
申请日：2021-06-24
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
摘要： 本申请公开商品图像检索处理方法及其相应的装置、设备、介质，其方法包括：接收客户端在电商平台搜索页面提交的待检索图像，将该待检索图像所包含的待检索商品图像馈入至预训练至收敛状态的特征提取模型中进行特征提取，获得相应的商品特征图，所述商品特征图由所述特征提取模型所包括的至少两个子模型分别提取所得的特征图进行拼接、融合形成；从特征索引库中检索与所述商品特征图相匹配的特征样本，所述特征样本为将所述电商平台的至少部分商品的展示图像经该特征提取模型进行特征提取而成；封装包含所述相匹配的特征样本为检索结果页面，将该检索结果页面推送给所述客户端。本方法提升了在电商平台上查找相关商品效率，提高了检索的准确度。
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公开(公告)号：CN113240679A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110535534.4
申请日：2021-05-17
申请人： 广州华多网络科技有限公司
摘要： 本申请公开一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：采集待处理的目标图像；将所述目标图像输入至预设的分割模型中；读取所述分割模型输出的所述目标选区的特征掩膜图像，并将所述特征掩膜图像和目标图像进行掩膜处理，生成所述目标图像的目标前景图像；根据预设的图像增强策略，对所述目标前景图像进行图像增强处理，生成所述目标图像的提取图像。特征掩膜图像的边缘色差值更加明显，更容易的分辨出目标选区的图像和背景像素之间的区别，采用分割提取得到特征掩膜图像对目标图像进行掩膜过滤后，得到的目标前景图像更完整，能够使最终的提取图像更加完整清晰。
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公开(公告)号：CN112270261A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011174453.8
申请日：2020-10-28
申请人： 广州华多网络科技有限公司
摘要： 本发明提供的一种题干及答案混合的切分方法、装置、存储介质、计算机设备，首先依据获取到的待检测图像的题干及答案布局，将待检测图像划分为多个选项框，并确定选项框的类型，实现题干及答案自动切分，减少了人工切题的工作量，大大提高了录题的效率；然后再针对不同类型的选项框分别进行二次检测，能够解决题目和答案的版面种类各式各样的问题，对应的第二检测结果中题干及答案切分准确率更高；因此，在得到第二检测结果后，根据第二检测结果来查验第一检测结果中是否有漏检的选项框，如果有，则依据第二检测结果对待检测图像的题干及答案区域进行切分，使得整体切分框的准确率进一步提高，同时切分效果更佳。
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公开(公告)号：CN112508102B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011434696.0
申请日：2020-12-10
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V10/82 , G06F40/126 , G06N3/0464 , G06N3/044
摘要： 本发明提供的一种文本识别方法、装置、存储介质、计算机设备，在将待识别图像输入至识别模型中得到多个原始字符序列后，利用原始字符序列中识别概率第二的字符替换识别概率第一的字符，从而得到多个中间字符序列，若识别概率最大的原始字符序列为正确的，则中间字符序列中可能存在多种错误类型的序列；若识别概率最大的原始字符序列是错误的，则可以通过中间字符序列进行修正，然后将待修正的字符序列、中间字符序列以及识别概率最大的原始字符序列作为最终的识别结果序列，这样得到的识别结果序列中既包含了正确的序列，又包含了错误的序列，无论后续采取怎样的判题策略，都能够准确进行判题，且该识别过程较为简便，极大地提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN114186056A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111531923.6
申请日：2021-12-14
申请人： 广州华多网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/34 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开一种商品标签标注方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取商品对象的商品图片的图像特征向量；将所述图像特征向量与预设的模板文本向量拼接构成图文编码信息，所述模板文本向量包括第一标记和第二标记，第一标记用于指示已训练至收敛的标注模型在预训练过程中产生的冗余语义信息，第二标记用于指示所述标注模型产出的商品标签的序列位置信息；采用所述标注模型根据所述图文编码信息进行任务词预测，获得所述第二标记相对应的商品标签；以所述商品标签标注所述商品对象。本申请借助标注模型实现根据商品图片的语义信息输出商品标签，提升了商品标签标注效率。
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公开(公告)号：CN113869048A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111161905.3
申请日：2021-09-30
申请人： 广州华多网络科技有限公司
摘要： 本申请公开一种商品对象搜索方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取商品数据库中各商品对象的综合特征向量，所述综合特征向量包括商品对象的图片语义特征和文本语义特征；所述图片语义特征为所述商品对象的商品图片的多个分割图元分别提取图元语义特征后进行特征交互所生成；构造特征索引矩阵，用于存储两两商品对象之间的综合特征向量之间的相似度数据；获取用户行为消息中的已访问商品对象，将其确定为待搜索商品对象；从所述特征索引矩阵中查询出与待搜索商品对象满足相似度匹配条件的多个目标商品对象。本申请通过对商品对象的商品图片和摘要文本进行深度语义层面的特征交互实现相似度计算，使相似商品匹配更准确。
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公开(公告)号：CN113837090A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111121369.4
申请日：2021-09-24
申请人： 广州华多网络科技有限公司
摘要： 本申请公开一种目标图像识别方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取待识别是否包含目标图像的物品图片；调用第一复合识别模型对所述物品图片进行图像分类识别，获得表征所述物品图片中是否包含所述目标图像的二分类判断结果，第一复合识别模型被配置为其正向判断结果较之其负向判断结果具有更高的可信度；调用第二复合识别模型对所述物品图片进行图像分类识别，获得表征所述物品图片中是否包含所述目标图像的二分类判断结果，第二复合识别模型被配置为其负向判断结果较之其正向判断结果具有更高的可信度；在所述二分类判断结果均相同时，将相对应的判断结果作为所述物品图片的识别结果。本申请能够获得更可置信的目标图像识别结果。
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