摘要
本发明公开了一种缺货比例确定方法、装置、设备及可读存储介质,应用于机器学习技术领域,包括:利用目标分割模型对商品状态图像进行检测,得到缺货分割轮廓;确定每个缺货分割轮廓对应的目标检测区域;每个缺货分割轮廓对应一个目标检测区域;基于目标检测区域对应的所有缺货分割轮廓,确定总缺货分割面积;基于总缺货分割面积和目标检测区域的面积,确定缺货比例。和当前人工确定缺货比例相比,本申请利用目标分割模型确定缺货分割轮廓,确定每个缺货分割轮廓对应的目标检测区域,从而基于当前目标检测区域中缺货分割轮廓的面积,和目标检测区域的面积,直接得到当前检测区域的缺货比例,实现了缺货比例智能化,提高了缺货比例确定的效率。
技术关键词
轮廓
实例分割模型
图像
机器学习技术
可读存储介质
机器学习模型
存储计算机程序
视频流
模块
数据
处理器
图片
存储器