[发明专利]行人重识别残差网络训练方法及装置在审
| 申请号： | 201811237115.7 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109598191A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓聪;侯军;伊帅;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种行人重识别残差网络训练方法及装置。所述方法包括：将样本图像输入行人重识别残差网络的卷积层进行处理，以提取所述样本图像的特征；将所述特征输入所述行人重识别残差网络的映射层进行球面映射，以得到所述特征的映射值；根据所述映射值确定所述样本图像的余弦空间损失；向所述行人重识别残差网络反向传播所述余弦空间损失的梯度，以调整所述行人重识别残差网络的参数。本公开实施例中的行人重识别残差网络具有残差网络的网络结构，可以提高行人重识别残差网络的深度，并保证行人重识别残差网络的网络性能。利用余弦空间损失进行训练，可以提高行人重识别残差网络鲁棒性和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 残差 网络 空间损失 样本图像 映射 余弦 网络训练 球面 网络鲁棒性 反向传播 特征输入 网络结构 网络性能 映射层 卷积 保证 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别残差网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：将样本图像输入行人重识别残差网络的卷积层进行处理，以提取所述样本图像的特征；将所述特征输入所述行人重识别残差网络的映射层进行球面映射，以得到所述特征的映射值；根据所述映射值确定所述样本图像的余弦空间损失；向所述行人重识别残差网络反向传播所述余弦空间损失的梯度，以调整所述行人重识别残差网络的参数。
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