[發明專利]識別模型的訓練方法、確定準確率的方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202110628556.5
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113361402B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 付琰;陳亮輝;周洋杰;甘露;彭玉龍;范斌
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 范芳茗

本公開提供了一種識別模型的訓練方法，涉及人工智能領域，尤其涉及圖像處理、深度學習和人臉識別領域。具體實現方案為：獲取樣本圖像集，樣本圖像集包括多個第一對象圖像以及表示多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率的標簽；根據多個第一對象圖像之間的相似度構建多個第一對象圖像的第一圖像關系圖；使用識別模型基于第一圖像關系圖來確定多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率，作為確定結果；根據標簽和識別結果之間的差異調整識別模型的參數。本公開還公開了一種識別模型的訓練方法和裝置、確定準確率的方法和裝置、設備以及存儲介質。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，尤其涉及圖像處理、深度學習和人臉識別技術。更具體地，本公開提供了一種識別模型的訓練方法和裝置、確定準確率的方法和裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

包含人臉的對象圖像在安防等場景具有廣泛應用。例如，通過聚類算法將采集到的對象圖像根據對象聚合成圖像簇，作為人臉檔案，來進行針對對象的人臉識別。

聚類算法本身存在一定誤差，因此，需要一種確定準確率的方法來評估聚類結果中每個人臉檔案的準確率。

發明內容

本公開提供了一種識別模型的訓練方法和裝置、確定準確率的方法和裝置、設備以及存儲介質。

根據第一方面，提供了一種識別模型的訓練方法，該方法包括：獲取樣本圖像集，樣本圖像集包括多個第一對象圖像以及表示多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率的標簽；根據多個第一對象圖像之間的相似度構建多個第一對象圖像的第一圖像關系圖；使用識別模型基于第一圖像關系圖來確定多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率，作為確定結果；根據標簽和確定結果之間的差異調整識別模型的參數。

根據第二方面，提供了一種確定準確率的方法，該方法包括：方法，獲取待確定圖像集，待確定圖像集包括多個第二對象圖像；根據多個第二對象圖像之間的相似度，構建多個第二對象圖像的第二圖像關系圖；使用識別模型基于第二圖像關系圖來確定多個第二對象圖像關聯同一對象的準確率；其中，識別模型是利用上述識別模型的訓練方法訓練的。

根據第三方面，提供了一種識別模型的訓練裝置，該裝置包括：第一獲取模塊，用于獲取樣本圖像集，樣本圖像集包括多個第一對象圖像以及表示多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率的標簽；第一構建模塊，用于根據多個第一對象圖像之間的相似度構建多個第一對象圖像的第一圖像關系圖；第一確定模塊，用于使用識別模型基于第一圖像關系圖來確定多個第一對象圖像關聯同一對象的準確率，作為確定結果；調整模塊，用于根據標簽和確定結果之間的差異調整識別模型的參數。

根據第四方面，提供了一種確定準確率的裝置，該裝置包括：第二獲取模塊，用于獲取待確定圖像集，待確定圖像集包括多個第二對象圖像；第二構建模塊，用于根據多個第二對象圖像之間的相似度，構建多個第二對象圖像的第二圖像關系圖；第二確定模塊，用于使用識別模型基于第二圖像關系圖來確定多個第二對象圖像關聯同一對象的準確率；其中，識別模型是利用上述識別模型的訓練方法訓練的。

根據第五方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行根據本公開提供的方法。

根據第六方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，該計算機指令用于使計算機執行根據本公開提供的方法。

根據第七方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據本公開提供的方法。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：