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申请/专利权人：浙江惠利玛产业互联网有限公司
摘要：本发明涉及计算机视觉和深度学习技术领域，尤其涉及一种AI模型识别鞋履参数的方法，通过使用YOLOv5s模型进行鞋类商品的主体检测，去除背景干扰，提高了识别精度；结合改进的残差网络模型和互通道损失函数，增强了对鞋类商品多维度特征的学习和识别能力；模型采用随机梯度下降优化器和余弦退火学习率策略优化训练过程，实现了快速收敛；增量训练机制使模型能动态适应新标签；通过开放神经网络交换格式实现了跨平台部署，结合应用程序接口简化了模型调用；本发明显著提升了识别系统的效率和准确性，适用于多样化的鞋类商品识别场景。
主权项：1.一种AI模型识别鞋履参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取鞋类商品的原始图像，利用深度学习模型YOLOv5s对图像进行处理，检测鞋类商品的主体位置，裁剪出鞋类商品的主体部分以去除图像的背景干扰；将裁剪后的鞋类商品图像与鞋类商品的特征标签进行标准化标注，所述特征标签包括鞋类商品的品类、颜色、年份、季节、风格、材质、跟高、头型、楦型，使用JSON格式存储，形成用于训练的数据集；在改进的残差网络模型中引入互通道损失函数，利用所述数据集进行模型训练，以提升模型对鞋类商品多维度特征的识别能力；通过训练后的残差网络模型对输入的鞋类商品图像进行特征提取，识别并输出与鞋类商品相关的多标签信息；将训练后的残差网络模型转换为开放神经网络交换格式和模型权重格式，实现模型在生产环境中的快速部署，并支持对新增标签的快速增量训练和更新。
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权利要求：
百度查询： 浙江惠利玛产业互联网有限公司 一种AI模型识别鞋履参数的方法
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