[发明专利]聚类用神经网络的训练方法和装置、聚类方法和装置有效
| 申请号： | 201710094195.4 | 申请日： | 2017-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN108229674B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 何悦;李诚;曹凯迪 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种聚类用神经网络的训练方法和装置、聚类方法和装置，其中，聚类方法包括：分别提取各照片的综合特征，该综合特征包括人脸特征；分别根据各照片的综合特征，获取当前状态下任意两个群组之间的边特征向量，并基于聚类用神经网络，对满足合并条件的边特征向量对应的两个群组进行合并处理，直至所有满足合并条件的群组均被合并，得到聚类结果；其中，每个群组包括至少一张照片，初始状态下各照片分别为一个群组。本发明实施例降低了聚类算法的复杂度，提升了聚类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类用 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种聚类用神经网络的训练方法，其特征在于，包括：分别提取各照片的综合特征；所述综合特征包括人脸特征，所述各照片标注有类别信息；分别根据所述各照片的综合特征，获取当前状态下任意两个群组之间的边特征向量，并基于聚类用神经网络，对满足合并条件的边特征向量对应的两个群组进行合并处理，直至所有满足所述合并条件的群组均被合并，得到聚类结果；其中，每个群组包括至少一张照片，初始状态下各照片分别为一个群组；基于所述各照片标注的类别信息和所述聚类结果，对所述聚类用神经网络进行训练。
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