[发明专利]行人生成模型的训练方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910398152.4 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110135336B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 严骏驰;罗文寒;马林;杨昭 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V40/20;G06F40/30;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请是关于一种行人生成模型的训练方法。该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括真实行人图像和第一自然语言描述信息；根据所述训练数据以及目标行人姿态信息训练行人生成对抗网络，所述行人生成对抗网络包括行人生成网络和行人判别网络；将训练后的所述行人生成网络获取为行人生成模型。本申请通过真实行人图像及其自然语言描述，结合目标行人姿态，通过生成对抗网络进行对抗训练，获得行人生成模型，由于在此过程中学习了对行人图像的自然语言描述，后续行人生成模型可以生成更多的对应某一自然语言描述的行人图像，从而扩展基于自然语言进行行人识别的训练数据，以提高后续训练出行人识别模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 行人 生成 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种行人生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括真实行人图像和第一自然语言描述信息，所述第一自然语言描述信息用于描述所述真实行人图像的视觉特征；根据所述训练数据以及目标行人姿态信息训练行人生成对抗网络，所述行人生成对抗网络包括行人生成网络和行人判别网络，所述行人生成网络用于根据所述第一自然语言描述信息和所述目标行人姿态信息生成模拟行人图像，所述行人判别网络用于判别所述模拟行人图像与所述第一自然语言描述信息是否匹配；将训练后的所述行人生成网络获取为行人生成模型。
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