[发明专利]物体重识别系统的训练方法、物体重识别方法及相关设备有效
| 申请号： | 201811416733.8 | 申请日： | 2018-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN109697457B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 罗传琛;陈韫韬;王乃岩 | 申请（专利权）人： | 北京图森智途科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 101300 北京市顺*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种物体重识别系统的训练方法、物体重识别方法及相关设备，以提高特征提取器的性能，从而提高使用该特征提取器进行物体重识别的准确性。方法包括：将当前组训练样本图像输入到特征提取器中，得到各训练样本图像的特征向量，各训练样本图像的特征向量构成特征向量组；将所述特征向量组中的每个特征向量作为一个节点，通过随机游走模块对所述特征向量组进行处理得到表征各特征向量之间的相似度的相似度矩阵，将所述特征向量组与所述相似度矩阵的乘积输入到分类器中，得到对当前组训练样本图像进行分类的分类结果；根据所述分类结果调整所述特征提取器和分类器的参数，基于调整后的特征提取器、分类器处理下一组训练样本图像。 | ||
| 搜索关键词： | 物体 识别 系统 训练 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
1.一种物体重识别系统的训练方法，其特征在于，在物体重识别系统的特征提取器之后依次设置有随机游走模块和分类器，根据多组训练样本图像依次对所述物体重识别系统进行以下训练：将当前组训练样本图像输入到特征提取器中，得到各训练样本图像的特征向量，各训练样本图像的特征向量构成特征向量组；将所述特征向量组中的每个特征向量作为一个节点，通过随机游走模块对所述特征向量组进行处理得到表征各特征向量之间的相似度的相似度矩阵；将所述特征向量组与所述相似度矩阵的乘积输入到分类器中，得到对当前组训练样本图像进行分类的分类结果；根据所述分类结果调整所述特征提取器和分类器的参数，基于调整后的特征提取器、分类器处理下一组训练样本图像。
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