[发明专利]训练图像特征提取模型和提取图像特征的方法、装置有效
申请号: | 202110555863.5 | 申请日: | 2021-05-21 |
公开(公告)号: | CN113255694B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 魏翔;孙逸鹏;姚锟;韩钧宇;刘经拓;丁二锐 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/44 | 分类号: | G06V10/44;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本公开提供了训练图像特征提取模型和提取图像特征的方法、装置,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理场景下。具体实现方案为:获取样本集和初始图像特征提取模型;从样本集中选取样本,执行如下训练步骤:将选取的样本的物品图像输入主干模型,得到图像特征向量;将图像特征向量分别与选取的样本的目标类别对应的预定数目的子中心向量计算相似度,并将相似度最大值作为目标类别的相似度;基于目标类别的相似度计算损失值;若损失值小于预定阈值,则确定出初始图像特征提取模型训练完成。通过该实施方式能够提高特征提取模型的训练速度和准确度,减少对精标数据的依赖。 | ||
搜索关键词: | 训练 图像 特征 提取 模型 方法 装置 | ||
【主权项】:
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