[发明专利]人体属性识别模型训练方法、人体属性识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910911642.X | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110674756B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 杨森 | 申请（专利权）人： | 普联技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 李娟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区深南路科技*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例适用于人工智能技术领域，公开了一种人体属性识别模型训练方法、人体属性识别方法、装置、终端设备及计算机存储介质，其中，训练方法具体包括：根据多数据集属性标注与目标属性之间的映射关系进行多属性数据集融合；针对多数据集融合后属性标注比例不均衡问题，提出新的属性加权损失函数进行训练；而针对嵌入式端应用，改进了原始DeepMar的网络结构，减少了模型的参数量，提升了运行效率，并进一步提升了属性分类准确度。本申请实施例通过多数据集融合，得到了更为丰富的属性输出，避免了采用单数据集训练时对缺失属性的人工标注成本；另外，在保证分类精度的情况下，模型具有较高的运行效率，适用于嵌入式端的部署应用。 | ||
| 搜索关键词： | 人体 属性 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人体属性识别模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取属性数据集，所述属性数据集为根据目标属性进行多个数据集的属性标注融合后得到的属性数据集，所述属性数据集包括人体样本图像及属性标注信息；/n根据所述属性数据集，采用属性加权损失函数训练预先构建的人体属性识别模型；/n其中，多个数据集的属性标注融合过程具体包括：/n根据各个数据集标注的属性与所述目标属性的对应关系，得到各个数据集标注到所述目标属性的映射信息；/n根据所述映射信息，将各个数据集的属性标注映射到所述目标属性，并采用预设数值补充缺失的属性标注。/n
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