一种商品识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

摘要

本申请实施例公开了一种商品识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。本申请实施例通过采集各类商品图像样本作为训练数据集，从训练数据集中抽取设定数量的各类商品图像样本作为初级训练集，基于Faster‑RCNN网络训练初级识别模型，将初级识别模型应用于训练数据集，得到有效样本，并将有效样本混入初级训练集，进行迭代微调训练，最终得到商品识别模型。采用上述技术手段，可以减少训练样本的数量，减少模型训练步数，并通过错误样本反馈训练保证识别模型的精度，使得商品识别模型的训练周期缩短，进一步加快商品上新过程，优化商品零售运营。