图像分类系统的制作方法

技术特征：
1.一种用于对图像进行分类的系统，所述系统包括：数据存储部，其包括多个机器学习模型，所述多个机器学习模型包括基本模型和多个工作模型；以及一个或多个处理器，其由计算机可执行指令配置为至少：接收由用户选择的图像，以分类为多个项目标签中的一个；使用所述基本模型和所述图像来生成基本模型输出向量，其中，所述基本模型输出向量表示所述图像的多个特征；使用所述基本模型输出向量和所述多个工作模型中的第一工作模型，来确定与所述图像相关联的第一项目标签；使用所述基本模型输出向量和所述多个工作模型中的第二工作模型，来确定与所述图像相关联的类别组标签；接收指示对所述类别组标签的选择的第一用户输入；使用所述基本模型输出向量和所述多个工作模型中的第三工作模型，来确定与所述图像相关联的类别标签，其中，所述第三工作模型与所述类别组标签相关联；接收指示对所述类别标签的选择的第二用户输入；使用所述基本模型输出和所述多个工作模型中的第四工作模型，来确定与所述图像相关联的第二项目标签，其中，所述第四工作模型与所述类别标签相关联；接收指示对所述第二项目标签的选择的第三用户输入；以及传输所述图像和与所述图像相关联的分类数据，其中，所述分类数据表示所述第二项目标签。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述基本模型仅使用一次，以使用所述图像来生成输出。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述基本模型和所述多个工作模型均为基于神经网络的模型。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一工作模型生成与所述第一项目标签相关联的第一置信度值，且其中，至少部分基于所述第一置信度值超过阈值来显示所述第一项目标签。5.一种计算机实现方法，包括：由包括被配置为执行特定指令的一个或多个计算机处理器的计算系统实现：接收待分类的图像；使用基本模型网络和所述图像，来生成与所述图像相关联的基本模型输出；使用多个工作模型网络和所述基本模型输出，来生成多个工作模型输出；显示图像分类界面，所述图像分类界面被配置为接受关于所述图像的分类的用户输入；接收表示对所述图像分类界面的用户输入的用户交互数据；以及确定与所述图像相关联的标签，其中，至少部分基于所述多个工作模型输出和所述用户输入来确定所述标签。6.根据权利要求5所述的计算机实现方法，其中，使用同一基本模型输出，来生成所述多个工作模型输出中的每个。
7.根据权利要求5所述的计算机实现方法，还包括：将所述基本模型输出存储在高速缓存中。8.根据权利要求7所述的计算机实现方法，还包括：从所述高速缓存加载所述基本模型输出，其中，在从所述高速缓存加载所述基本模型输出之后，生成所述多个工作模型输出中的至少一个。9.根据权利要求5所述的计算机实现方法，还包括：经由网络从远程系统接收所述基本模型网络和所述多个工作模型网络；以及将所述基本模型网络和所述多个工作模型网络存储在所述计算系统的本地数据存储部中。10.根据权利要求9所述的计算机实现方法，还包括：从所述本地数据存储部加载所述基本模型网络和所述多个工作模型网络，其中，所述本地数据存储部包括基于浏览器的数据存储部。11.根据权利要求5所述的计算机实现方法，其中，生成所述多个工作模型输出包括：使用第一工作模型网络生成第一工作模型输出，同时使用第二工作模型网络生成第二工作模型输出。12.根据权利要求5所述的计算机实现方法，其中，生成所述多个工作模型输出包括：在使用第二工作模型网络生成第二工作模型输出之前，使用第一工作模型网络生成第一工作模型输出。13.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其中，第一工作模型输出包括：与所述标签相关联的第一置信度分数和与第二标签相关联的第二置信度分数。14.根据权利要求13所述的计算机实现方法，还包括基于以下中的至少一个来确定显示所述标签：所述第一置信度分数满足阈值，或者所述第一置信度分数和所述第二置信度分数之间的差。15.根据权利要求5所述的计算机实现方法，还包括：接收由所述用户选择的第二图像以用于分类；使用所述基本模型网络和所述第二图像，生成与所述第二图像相关联的第二基本模型输出；使用所述多个工作模型网络和所述基本模型输出，生成多个第二工作模型输出；以及确定与所述第二图像相关联的第二标签，其中，至少部分基于所述多个第二工作模型输出来确定所述第二标签，且其中，所述第二标签不同于所述标签。

技术总结
提供了一种图像分类系统，用于使用共享基本机器学习模型的多个机器学习模型来确定图像的可能分类。图像分类系统可以是用户计算装置上的基于浏览器的系统，该系统通过网络从远程系统一次获得多个机器学习模型，将模型本地存储在图像分类系统中，并且多次使用模型而不需要后续再次从远程系统请求机器学习模型。图像分类系统因此可以通过在用户计算装置上运行机器学习模型来确定可能与图像相关联的分类。类。类。


技术研发人员：文利 霍展鹏 江静雅
受保护的技术使用者：艾克斯佩迪亚公司
技术研发日：2020.06.04
技术公布日：2022/1/18