(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111462980.3 (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 杭州慕锐科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市萧 山区宁围街 道利一路188号天人大厦3001室-8 （自 行分割） (72)发明人 金海云　伍赛　傅琳　何佳佳　 王朔　 (74)专利代理 机构 温州名创知识产权代理有限 公司 33258 代理人 程嘉炜 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 16/532(2019.01) (54)发明名称 一种基于神经网络的面向真实服装花型在 海量设计图中的图像 检索方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于神经网络的面向真 实服装花型在海量设计图中的图像检索方法， 包 括服装分割模型、 粗排模型与精排模型， 所述服 装分割模型包括对输入的人物服装花型图进行 服装分割得到的花型部分， 所述粗排模型包括花 型部分得到的粗排特征， 所述精 排模型包括花型 部分得到的精 排特征， 所述精 排模型根据图像细 节特征得到与输入最相似的图。 该基于神经网络 的面向真实服装花型在海量设计图中的图像检 索方法解决了当花型打印到布料上、 制成服装穿 在人物身上后， 能通过拍照检索到花型库中的原 花型设计图， 并且在海量设计图下保证实时的速 度。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 114186487 A 2022.03.15 CN 114186487 A 1.一种基于神经网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图像检索方法， 包括服装 分割模型、 粗排模型与 精排模型， 其特征在于： 所述服装分割模型包括对输入的人物服装花 型图进行服装分割 得到的花型部分， 所述粗排模型包括花型部分得到的粗排特征， 所述精 排模型包括花型部 分得到的精排特征， 所述精排模型根据图像细节特征得到与输入最相似 的图。 2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图 像检索方法， 该 方法的具体步骤如下： 步骤1： 将拍摄的照片(图像1)输入人物服装分割网络(服装分割模型)， 得到服装分割 图(图像2)； 步骤2： 对步骤1中图像2的服装部分切割得到正方 形切片(图像3)； 步骤3： 将步骤2中图像3输入粗排网络， 得到256维的图像编码， 为x特征， 调取待检索图 库中花型图(共n张)的花型粗排特征， 为n个256维图像编码(同网络得到)， x特征与图库花 型特征进行欧氏距离计算， 选出最接 近的m个花型为 粗排结果； 步骤4： 将步骤2中图像3输入精排神经网络， 得到图像3的特征向量； 根据步骤3中的m个 花型， 在待检索图库中， 调取对应的m个花型精排特征； 通过精排特征的匹配， 得到对应的最 相似的花型图。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114186487 A 2一种基于神经 网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图 像检索方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像分割、 神经网络、 大数据、 跨域检索技术领域， 尤其涉及一种基于 神经网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图像 检索方法。 背景技术 [0002]近年来， 随着神经网络在图像领域的发展， 借助其强大的特征及语义表达能力， 图 像检索、 图像分割等相关算法取得了很大进步。 时装行业中的服装视觉 分析、 服装分割是人 工智能有应用前景 的一个领域， 其难点在于原始图像中存在的噪声。 目前业界给出一些相 关数据集以及相 应的竞赛， 从而对模型分割的精确度有了很大提升。 在本发明的应用场景 中， 真实模特不可避免带有 各式各样的背 景， 而这些在图像花型检索中都属于噪声， 会影响 局部特征的匹配， 因此我们首 先使用分割模型聚焦于花型部分。 [0003]海量图像检索在图像领域是一个长期存在的问题， 重点在于如何用特征向量更好 地表达图像， 以及用何种方式测量图像之间的相似度， 在表达方式上， 目前常用到全局特征 和局部特征， 全局特征是一种压缩的表达， 关于可视元素的空间排列信息会被丢失； 而局部 特征用于描述图像局部细节， 可网格化地进 行图像匹配， 当图库的图量达到几十万时， 应用 局部特征一一检索的方式， 无法满足 实时检索的要求， 因此采用粗 排和精排相结合的方式。 [0004]但是现有的真实服装布料上的花型与布料纹理相关， 与图库中设计图的分布差异 巨大； 其次布料制成服装穿到身 上后， 会形成自然褶皱， 导致花型拼接部 分被遮挡、 形变等； 并且需要在几万至几十万的图中进行实时检索， 对时间有严格要求。 发明内容 [0005]本发明的目的是为了解决现有技术中真实服装布料上的花型与布料纹理相关， 与 图库中设计图的分布差异巨大； 其次布料制成服装穿到身上后， 会形成自然褶皱， 导致花型 拼接部分被遮挡、 形变等； 并且需要在几万至几十万的图中进 行实时检索， 对时间有严格要 求的问题， 而提出的一种基于神经网络的面向真实服装花型在 海量设计图中的图像检索方 法。 [0006]为了实现上述目的， 本发明采用了如下技 术方案： [0007]一种基于神经网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图像检索方法， 包括服 装分割模型、 粗排模型与精排模型， 所述服装分割模型包括对输入的人物服装花型图进行 服装分割得到的花型部分， 所述粗排模型包括花型部分得到的粗排特征， 所述精排模型包 括花型部分得到的精排特 征， 所述精排模型根据图像细节特 征得到与输入最相似的图。 [0008]一种基于神经网络的面向真实服装花型在海量设计图中的图像检索方法， 该方法 的具体步骤如下： [0009]步骤1： 将拍摄的照片(图像1)输入人物服装分割网络(服装分割模型)， 得到服装 分割图(图像2)；说　明　书 1/3 页 3 CN 114186487 A 3