[发明专利]一种网络模型的训练方法、图像识别的方法以及相关装置在审
| 申请号： | 202111056689.6 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN114329027A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 郭卉 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06V10/75;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 李杭 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习技术实现的网络模型训练方法，包括：获取原始图像样本对集合和新增图像样本对集合；根据新增图像样本对集合，获取原始图像样本对集合中每个原始图像样本对的标注结果，得到扩充图像样本对集合；根据扩充图像样本对集合和新增图像样本对集合构建三元组图像样本集合；通过待训练网络模型获取每个三元组图像样本中每个样本图像所对应的目标嵌入特征；根据每个图像样本所对应的标注结果和每个样本图像所对应的目标嵌入特征，对待训练网络模型的模型参数进行更新。本申请还提供了一种图像识别的方法和相关装置。本申请可实现对模型进行训练时，无需重新提取所有图像样本提取嵌入特征，从而节省了计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 模型 训练 方法 图像 识别 以及 相关 装置 | ||
【主权项】：
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