(19)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 202210260314.X (22)申请日 2022.03.16 (71)申请人 北京金山云网络技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区西二 旗中路33 号院4号楼6层0 06号 (72)发明人 刘弘也　苏驰　李凯　王育林　 (74)专利代理 机构 北京唯智勤实知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11557 专利代理师 孙姣 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 物体属性信息生成方法、 装置、 电子设备和 介质 (57)摘要 本公开的实施例公开了物体属性信息生成 方法、 装置、 电子设备和计算机可读介质。 该方法 的一具体实施方式包括： 获取待属性识别的物体 图像； 将物体图像输入至预先训练的至少一个物 体关键区域定位网络中每个物体关键区域定位 网络， 以输出表征物体关键区域与物体图像之间 映射关系的第一向量， 得到第一向量集； 从物体 图像中确定出待属性识别的、 与第一向量集相对 应的至少一个 关键区域； 将物体图像和至少一个 关键区域输入至预先训练的物体属性识别网络， 以输出物体图像中目标物体的各个物体属性信 息。 该实施方式可以精准的生 成各个物体属性信 息。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 114627311 A 2022.06.14 CN 114627311 A 1.一种物体属性信息生成方法， 包括： 获取待属性识别的物体图像； 将所述物体图像输入至预先训练的至少一个物体关键区域定位网络中每个物体关键 区域定位网络， 以输出表征物体关键区域与所述物体图像之间映射关系的第一向量， 得到 第一向量 集； 从所述物体图像中确定出待属性识别的、 与所述第 一向量集相对应的至少一个关键区 域； 将所述物体图像和所述至少一个关键区域输入至预先训练 的物体属性识别网络， 以输 出所述物体图像中目标物体的各个物体属性信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述至少一个物体关键区域定位网络 中的物体关 键区域定位网络包括： 第一特 征提取网络和第一全连接层； 以及 所述将所述物体图像输入至预先训练的至少一个物体关键区域定位网络中每个物体 关键区域定位网络， 以输出表征物体关键区域与所述物体图像之间映射关系的第一向量， 包括： 将所述物体图像输入至所述物体关键区域定位网络包括的第 一特征提取网络， 以输出 第二向量； 将所述第二向量输入至所述物体关键区域定位网络包括的第 一全连接层， 以输出所述 第一向量。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述第 一特征提取网络包括多个串行连接的第 一 卷积网络； 以及 所述将所述物体图像输入至所述物体关键区域定位网络包括的第 一特征提取网络， 以 输出第二向量， 包括： 将所述物体图像输入至多个串行 连接的第一卷积网络， 以输出 所述第二向量。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述物体属性识别网络包括： 多个第二特征提取 网络和多个第二全连接层； 以及 所述将所述物体图像和所述至少一个关键区域输入至预先训练 的物体属性识别网络， 以输出所述物体图像中目标物体的各个物体属性信息， 包括： 对于所述至少一个关键区域中的每 个关键区域， 执 行生成步骤： 将所述关键区域输入所述物体属性识别网络 中对应的第 二特征提取网络， 以输出第 三 向量； 将所述第三向量输入至所述物体属性识别网络 中对应的第 二全连接层， 以输出第四向 量。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述物体属性识别网络还包括： 第 三全连接层； 以 及 所述将所述物体图像和所述至少一个关键区域输入至预先训练 的物体属性识别网络， 以输出所述物体图像中目标物体的各个物体属性信息， 还 包括： 将所述物体图像输入至所述物体属性识别网络 中对应的第 二特征提取网络， 得到第五 向量； 将所述第五向量和所 得到的第四向量 集进行向量 拼接， 得到拼接后向量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114627311 A 2将所述拼接后向量输入至所述第三全连接层， 得到所述各个物体属性信息 。 6.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述多个第 二特征提取网络 中第二特征提取网络 包括多个串行 连接的第二卷积网络； 以及 所述将所述关键区域输入所述物体属性识别网络中对应的第 二特征提取网络， 以输出 第三向量， 包括： 将所述关键区域输入至所述物体属性识别网络中对应的多个串行连接的第二卷积网 络， 以输出 所述第三向量。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 所述第 一卷积网络包括串行连接的第 一卷积层和 第一激活函数层， 所述第二卷积网络包括串行 连接的第二卷积层和第二激活函数层。 8.一种物体属性信息生成装置， 包括： 获取单元， 被配置成获取待属性识别的物体图像； 第一输入单元， 被配置成将所述物体图像输入至预先训练 的至少一个物体关键区域定 位网络中每个物体关键区域定位网络， 以输出表征物体关键区域与所述物体图像之 间映射 关系的第一向量， 得到第一向量 集； 确定单元， 被配置成从所述物体图像中确定出待属性识别的、 与所述第一向量集相对 应的至少一个关键区域； 第二输入单元， 被配置成将所述物体图像和所述至少一个关键区域输入至预先训练 的 物体属性识别网络， 以输出 所述物体图像中目标物体的各个物体属性信息 。 9.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述程序被处理器执行时实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114627311 A 3