[發(fā)明專利]識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、確定準(zhǔn)確率的方法、裝置和設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110628556.5
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號(hào): CN113361402B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 付琰;陳亮輝;周洋杰;甘露;彭玉龍;范斌
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 范芳茗

1.一種識(shí)別模型的訓(xùn)練方法，包括：

獲取樣本圖像集，所述樣本圖像集包括多個(gè)第一對象圖像以及表示所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率的標(biāo)簽；

根據(jù)多個(gè)第一對象圖像之間的相似度構(gòu)建所述多個(gè)第一對象圖像的第一圖像關(guān)系圖；

使用識(shí)別模型基于所述第一圖像關(guān)系圖來確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率，作為確定結(jié)果；

根據(jù)所述標(biāo)簽和所述確定結(jié)果之間的差異調(diào)整所述識(shí)別模型的參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率包括：

對所述第一圖像關(guān)系圖進(jìn)行卷積計(jì)算，生成所述第一圖像關(guān)系圖的結(jié)構(gòu)特征；

基于所述結(jié)構(gòu)特征來確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，還包括：

針對所述多個(gè)第一對象圖像中的每個(gè)第一對象圖像，提取該第一對象圖像在至少一個(gè)方面的屬性特征；

統(tǒng)計(jì)所述多個(gè)第一對象圖像在各個(gè)方面的屬性特征，得到所述多個(gè)第一對象圖像的統(tǒng)計(jì)特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率包括：

將所述結(jié)構(gòu)特征和所述統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行拼接，得到所述多個(gè)第一對象圖像的拼接特征；

基于所述拼接特征來確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)多個(gè)第一對象圖像之間的相似度構(gòu)建所述多個(gè)第一對象圖像的第一圖像關(guān)系圖包括：

計(jì)算所述多個(gè)第一對象圖像中的每兩個(gè)第一對象圖像之間的相似度；

以每個(gè)第一對象圖像為節(jié)點(diǎn)，將每兩個(gè)第一對象圖像之間的相似度作為該兩個(gè)第一對象圖像的節(jié)點(diǎn)之間的相似度，連接相似度大于預(yù)設(shè)閾值的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)作為該兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述標(biāo)簽和所述確定結(jié)果之間的差異調(diào)整所述識(shí)別模型的參數(shù)包括：

使用預(yù)設(shè)損失函數(shù)基于所述標(biāo)簽和所述確定結(jié)果來計(jì)算所述識(shí)別模型的損失；

根據(jù)所述損失，調(diào)整所述識(shí)別模型的參數(shù)，針對下一個(gè)樣本圖像集，返回構(gòu)建所述多個(gè)第一對象圖像的第一圖像關(guān)系圖的步驟，直至所述識(shí)別模型的損失滿足預(yù)設(shè)條件。

7.一種確定準(zhǔn)確率的方法，包括：

獲取待確定圖像集，所述待確定圖像集包括多個(gè)第二對象圖像；

根據(jù)所述多個(gè)第二對象圖像之間的相似度，構(gòu)建所述多個(gè)第二對象圖像的第二圖像關(guān)系圖；

使用識(shí)別模型基于所述第二圖像關(guān)系圖來確定所述多個(gè)第二對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率；

其中，所述識(shí)別模型是利用根據(jù)權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的方法訓(xùn)練的。

8.一種識(shí)別模型的訓(xùn)練裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取樣本圖像集，所述樣本圖像集包括多個(gè)第一對象圖像以及表示所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率的標(biāo)簽；

第一構(gòu)建模塊，用于根據(jù)多個(gè)第一對象圖像之間的相似度構(gòu)建所述多個(gè)第一對象圖像的第一圖像關(guān)系圖；

第一確定模塊，用于使用識(shí)別模型基于所述第一圖像關(guān)系圖來確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率，作為確定結(jié)果；

調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述標(biāo)簽和所述確定結(jié)果之間的差異調(diào)整所述識(shí)別模型的參數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其中，所述第一確定模塊包括：

生成單元，用于對所述第一圖像關(guān)系圖進(jìn)行卷積計(jì)算，生成所述第一圖像關(guān)系圖的結(jié)構(gòu)特征；

確定單元，用于基于所述結(jié)構(gòu)特征來確定所述多個(gè)第一對象圖像關(guān)聯(lián)同一對象的準(zhǔn)確率。