[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置、系统和计算机可读介质有效
| 申请号： | 201910516876.4 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110414550B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 王塑;王泽荣;杜佳慧;刘宇;李亮亮;肖琳 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V40/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 董巍;高伟 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种人脸识别模型的训练方法、装置、系统和计算机可读介质，该人脸识别模型的训练方法包括：在每个批次中将N组图片输入神经网络，得到每张图片所对应的特征向量，其中，所述N组图片中的每组图片属于同一类别，N为大于或等于1的自然数；基于所述特征向量计算每组图片的类内距离，并根据所述类内距离计算第一损失函数，用于监控所述类内距离的分布差异；计算第二损失函数，并与所述第一损失函数加权，以得到总损失函数；以及优化所述总损失函数，以使之收敛。本发明在训练过程中引入类内距离分布差别损失函数，规整了类内距离的分布，能够解决由于不同数据集分布差异导致阈值难以统一的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 训练 方法 装置 系统 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别模型的训练方法，其特征在于，所述人脸识别模型的训练方法包括：在每个批次中将N组图片输入神经网络，得到每张图片所对应的特征向量，其中，所述N组图片中的每组图片属于同一类别，N为大于或等于1的自然数；基于每组图片的所述特征向量计算每组图片的类内距离，并根据所述类内距离计算第一损失函数，所述第一损失函数用于监控所述类内距离的分布差异；计算第二损失函数，并与所述第一损失函数加权，以得到总损失函数；以及优化所述总损失函数，以使之收敛。
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