[發(fā)明專利]模型訓(xùn)練方法、對象識別方法及裝置、存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010529203.5
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN113807122A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王棟;劉梓墨;王雙;戚赟煒;鄧玉明
• 申請（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262
• 代理人: 陶麗;栗若木

1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

獲取圖像采集裝置采集的圖像，根據(jù)獲取的圖像建立多組樣本集合；

對獲取的圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，獲得多個(gè)視頻片段，根據(jù)所述視頻片段和樣本集合建立單組樣本對集合，利用所述單組樣本對集合訓(xùn)練單組距離模型，所述單組距離模型用于計(jì)算屬于相同樣本集合的兩個(gè)樣本之間的距離；

根據(jù)所述單組距離模型和樣本集合，建立第一跨組樣本對集合和第二跨組樣本對集合，所述第一跨組樣本對集合包括多個(gè)第一跨組樣本對，所述第一跨組樣本對包括屬于不同樣本集合的第一樣本和第二樣本，且所述第一樣本和第二樣本互為在對方所在樣本集合中搜索到的與自身距離最近的樣本；所述第二跨組樣本對集合包括多個(gè)第二跨組樣本對，所述第二跨組樣本對包括屬于不同樣本集合的第三樣本和第四樣本，且所述第三樣本和第四樣本中的一個(gè)為在自身所在樣本集合中搜索到的與所述第三樣本和第四樣本中的另一個(gè)距離最近的樣本；

利用單組樣本對集合和第一跨組樣本對集合初始化訓(xùn)練跨組距離模型，利用第二跨組樣本對集合繼續(xù)訓(xùn)練所述跨組距離模型直至所述跨組距離模型訓(xùn)練完成，所述跨組距離模型用于計(jì)算屬于不同樣本集合的兩個(gè)樣本之間的距離。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取的圖像建立多組樣本集合，包括：

將所述獲取的圖像縮放至預(yù)設(shè)像素值；

提取縮放后的圖像的多維特征向量；

對提取的多維特征向量進(jìn)行降維；

將降維之后的特征向量存儲為所述樣本集合中的樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，一個(gè)所述圖像采集裝置采集的圖像對應(yīng)一組或多組所述樣本集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述單組樣本對集合包括正樣本對集合和負(fù)樣本對集合；所述根據(jù)所述視頻片段和樣本集合建立單組樣本對集合，包括：

將屬于相同視頻片段的任意兩個(gè)樣本作為一個(gè)正樣本對，一組樣本集合對應(yīng)的多個(gè)正樣本對組成該組樣本集合對應(yīng)的正樣本對集合；

將屬于不同視頻片段的任意兩個(gè)樣本作為一個(gè)負(fù)樣本對，一組樣本集合對應(yīng)的多個(gè)負(fù)樣本對組成該組樣本集合對應(yīng)的負(fù)樣本對集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述單組距離模型和跨組距離模型均為跨視圖二次鑒別分析距離模型。

6.一種模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任意一項(xiàng)所述的模型訓(xùn)練方法的步驟。

7.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任意一項(xiàng)所述的模型訓(xùn)練方法的步驟。

8.一種對象識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別圖像；

利用預(yù)先訓(xùn)練的跨組距離模型，對待識別圖像進(jìn)行對象識別，所述跨組距離模型的訓(xùn)練樣本集包括初始訓(xùn)練樣本集和二次訓(xùn)練樣本集，所述初始訓(xùn)練樣本集包括單組樣本對集合和第一跨組樣本對集合，所述二次訓(xùn)練樣本集包括第二跨組樣本對集合，所述第一跨組樣本對集合包括多個(gè)第一跨組樣本對，所述第一跨組樣本對包括屬于不同樣本集合的第一樣本和第二樣本，且所述第一樣本和第二樣本互為在對方所在樣本集合中搜索到的與自身距離最近的樣本；所述第二跨組樣本對集合包括多個(gè)第二跨組樣本對，所述第二跨組樣本對包括屬于不同樣本集合的第三樣本和第四樣本，且所述第三樣本和第四樣本中的一個(gè)為在自身所在樣本集合中搜索到的與所述第三樣本和第四樣本中的另一個(gè)距離最近的樣本。