[發(fā)明專利]網(wǎng)絡訓練、行人重識別方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010864291.4
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN112001321A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設計）人: 莊偉銘;張學森;張帥;伊帥
• 申請（專利權）人: 商湯國際私人有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F21/62
• 代理公司: 北京林達劉知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種網(wǎng)絡訓練方法，其特征在于，所述方法應用于云端服務器，所述云端服務器中包括第一行人重識別網(wǎng)絡，所述方法包括：

向多個邊端服務器發(fā)送所述第一行人重識別網(wǎng)絡對應的第一網(wǎng)絡參數(shù)；

接收所述多個邊端服務器返回的第二網(wǎng)絡參數(shù)，其中，針對任一所述邊端服務器，所述邊端服務器中包括第二行人重識別網(wǎng)絡、身份分類網(wǎng)絡和本地圖像數(shù)據(jù)集，所述第二行人重識別網(wǎng)絡和所述第一行人重識別網(wǎng)絡具有相同的網(wǎng)絡結構，所述第二網(wǎng)絡參數(shù)是所述邊端服務器根據(jù)所述本地圖像數(shù)據(jù)集、所述身份分類網(wǎng)絡和所述第一網(wǎng)絡參數(shù)對所述第二行人重識別網(wǎng)絡進行訓練之后得到的；

根據(jù)所述多個邊端服務器返回的所述第二網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行更新，得到更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個邊端服務器返回的所述第二網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行更新，得到更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡，包括：

接收所述多個邊端服務器返回的所述第二網(wǎng)絡參數(shù)對應的權重，其中，針對任一所述邊端服務器，所述第二網(wǎng)絡參數(shù)對應的權重是所述邊端服務器根據(jù)訓練前的所述第二行人重識別網(wǎng)絡和訓練后的所述第二行人重識別網(wǎng)絡確定得到的；

根據(jù)所述多個邊端服務器返回的所述第二網(wǎng)絡參數(shù)對應的權重，對所述多個邊端服務器返回的所述第二網(wǎng)絡參數(shù)進行加權平均，得到更新后的所述第一網(wǎng)絡參數(shù)；

根據(jù)更新后的所述第一網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行更新，得到更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

向所述多個邊端服務器發(fā)送共享圖像數(shù)據(jù)集；

接收所述多個邊端服務器返回的偽標簽，其中，針對任一所述邊端服務器，所述偽標簽是所述邊端服務器根據(jù)所述共享圖像數(shù)據(jù)集以及訓練后的所述第二行人重識別網(wǎng)絡生成的；

根據(jù)所述共享圖像數(shù)據(jù)集和所述多個邊端服務器返回的偽標簽，對更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述共享圖像數(shù)據(jù)集和所述多個邊端服務器返回的偽標簽，對更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡，包括：

根據(jù)所述多個邊端服務器返回的偽標簽，確定平均偽標簽；

根據(jù)所述共享圖像數(shù)據(jù)集和所述平均偽標簽，對更新后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第一行人重識別網(wǎng)絡。

5.一種網(wǎng)絡訓練方法，其特征在于，所述方法應用于邊端服務器，所述邊端服務器中包括第二行人重識別網(wǎng)絡、身份分類網(wǎng)絡和本地圖像數(shù)據(jù)集，所述方法包括：

接收云端服務器發(fā)送的第一行人重識別網(wǎng)絡對應的第一網(wǎng)絡參數(shù)，其中，所述第一行人重識別網(wǎng)絡和所述第二行人重識別網(wǎng)絡具有相同的網(wǎng)絡結構；

根據(jù)所述本地圖像數(shù)據(jù)集、所述身份分類網(wǎng)絡和所述第一網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第二行人重識別網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第二行人重識別網(wǎng)絡，其中，所述第二行人重識別網(wǎng)絡對應第二網(wǎng)絡參數(shù)；

向所述云端服務器發(fā)送所述第二網(wǎng)絡參數(shù)。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述本地圖像數(shù)據(jù)集、所述身份分類網(wǎng)絡和所述第一網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第二行人重識別網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第二行人重識別網(wǎng)絡，包括：

根據(jù)所述本地圖像數(shù)據(jù)集和所述第一網(wǎng)絡參數(shù)，對所述第二行人重識別網(wǎng)絡和所述身份分類網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后的所述第二行人重識別網(wǎng)絡和訓練后的所述身份分類網(wǎng)絡。

7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將訓練后的所述身份分類網(wǎng)絡存儲在所述邊端服務器中。

8.根據(jù)權利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述本地圖像數(shù)據(jù)集中包括多個身份對應的圖像數(shù)據(jù)；所述身份分類網(wǎng)絡的維度與所述多個身份的個數(shù)相關。