[发明专利]目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质

说明书

本公开提供了一种目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取第一特征库，第一特征库为第一特征提取模型对多个第一参考对象进行特征提取得到的特征库；根据第一特征库，确定第二特征提取模型对应的目标特征库，第二特征提取模型为第一特征提取模型升级后的特征提取模型；响应于获取到待检索的目标对象，通过第二特征提取模型和目标特征库，从多个第一参考对象中，确定与目标对象匹配的参考对象。这样无需通过第二特征提取模型重新对多个参考对象进行特征提取，就能得到目标特征库，从而降低了特征提取模型版本升级的计算量，提高了升级效率，进而提高了通过目标特征库进行目标对象检索的效率。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别涉及一种目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

目前，随着数据处理技术的发展，目标对象检索的应用场景越来越广泛。例如，在目标识别、图像搜索、智能分析或模式识别等场景中，都能够使用目标对象检索功能来实现。

其中，进行目标对象检索之前，需要通过特征提取模型，提取多个参考对象的特征，得到特征库；在进行目标对象检索时，基于特征提取模型提取待检索的目标对象的特征，分别确定目标对象的特征与特征库中的每个参考对象的特征之间的相似度；基于目标对象的特征与每个参考对象的特征之间的相似度，对多个参考对象进行排序，得到排序结果；根据该排序结果确定检索结果。

而随着数据处理技术的发展，特征提取模型会进行升级。然而，升级后的特征提取模型由于具有新的网络结构和权重系数等参数，从而提取到的特征具有不同的特征空间。因此，升级后的特征提取模型提取的目标对象的特征无法与升级前的特征提取模型提取得到的特征库进行相似度对比，还需要重新通过升级后的特征提取模型对多个参考对象进行特征提取，得到新的特征库，从而导致特征提取模型版本升级计算量大，升级效率低，进而导致使用升级后的特征提取模型进行目标对象检索的效率低。

发明内容

本公开提供了一种目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质。能够提高用于目标检索的特征提取模型的升级效率。方案如下：

根据本公开实施例的一方面，提供一种目标对象的检索方法，所述方法包括：

获取第一特征库，所述第一特征库为第一特征提取模型对多个第一参考对象进行特征提取得到的特征库；

根据所述第一特征库，确定第二特征提取模型对应的目标特征库，所述第二特征提取模型为所述第一特征提取模型升级后的特征提取模型；

响应于获取到待检索的目标对象，通过所述第二特征提取模型和所述目标特征库，从所述多个第一参考对象中，确定与所述目标对象匹配的参考对象。

在一些实施例中，所述根据所述第一特征库，确定第二特征提取模型对应的目标特征库，包括：

基于所述第一特征提取模型和所述第二特征提取模型，将所述第一特征库转译为第二特征库；

将所述第二特征库确定为所述目标特征库。

在一些实施例中，所述基于所述第一特征提取模型和所述第二特征提取模型，将所述第一特征库转译为第二特征库，包括：

根据所述第一特征提取模型和所述第二特征提取模型，获取转译模型；

将所述第一特征库中的多个第一特征输入至所述转译模型中，得到多个第二特征，所述第二特征为与所述第二特征提取模型匹配的特征；

将所述多个第二特征组成所述第二特征库。

在一些实施例中，所述通过所述第二特征提取模型和所述目标特征库，从所述多个第一参考对象中，确定与所述目标对象匹配的参考对象，包括：

通过所述第二特征提取模型，确定所述目标对象的第一待检索特征；