[发明专利]对象识别网络的训练方法、装置、系统及其应用

说明书

本申请提供了用于训练对象识别网络的技术方案以及利用对象识别网络进行对象识别的技术方案。本申请实施例的一方面提供了一种对象识别网络的训练方法，所述训练方法包括：提取已标识对象的第一特征向量；基于已标识对象的标识信息，确定匹配查询表中是否存在与标识信息相同的对象；以及响应于在匹配查询表中存在与标识信息相同的对象，基于第一特征向量，更新匹配查询表中与标识信息对应的第二特征向量。本申请的技术方案能够优化对象识别网络的训练。

技术领域

本申请涉及CV(Computer Vision，计算机视觉)领域，更具体地，涉及一种对象识别网络的训练方法、装置和系统以及应用该对象识别网络的对象识别方法、装置和系统。

背景技术

对象识别任务是指根据需求从大量图像中识别出目标对象的任务。对象识别是CV领域中的重要研究方向并且具有广阔的应用前景。例如，在智能监控中，需要从大量的视频帧中获取包含目标对象的视频帧。通过人工来完成上述任务将是耗时耗力的。随着人工智能技术的发展，通过机器学习方法(例如，深度学习网络)自动进行图像检测成为可能。

传统的对象识别网络采用分组(例如，二元组或三元组等)距离损失函数或采用基于多分类的损失函数(例如，Softmax等)进行对网络参数的优化训练。

发明内容

本申请提供了用于训练对象识别网络的技术方案以及利用对象识别网络进行对象识别的技术方案。

本申请实施例的一方面提供了一种对象识别网络的训练方法，训练方法包括：提取已标识对象的第一特征向量；基于已标识对象的标识信息，确定匹配查询表中是否存在与标识信息相同的对象；以及响应于在匹配查询表中存在与标识信息相同的对象，基于第一特征向量，更新匹配查询表中与标识信息对应的第二特征向量。

本申请实施例的另一方面提供了一种对象识别方法，对象识别方法包括：提取图像的特征图；基于特征图，获取对象检测区域；以及利用根据上述训练方法训练得到的对象识别网络，从对象检测区域中识别目标对象。

本申请实施例的另一方面提供了一种对象识别网络的训练装置，训练装置包括：特征提取模块，特征提取模块提取已标识对象的第一特征向量；查询模块，查询模块基于已标识对象的标识信息，确定匹配查询表中是否存在与标识信息相同的对象；以及匹配查询表更新模块，匹配查询表更新模块响应于在匹配查询表中存在与标识信息相同的对象，基于第一特征向量，更新匹配查询表中与标识信息对应的第二特征向量。

本申请实施例的另一方面提供了一种对象识别装置，对象识别装置包括：特征提取模块，特征提取模块提取图像的特征图；对象检测区域提取模块，对象检测区域提取模块基于特征图，获取对象检测区域；以及对象识别模块，对象识别模块从对象检测区域中识别出目标对象，其中，在对象识别模块中配置有利用根据上述训练方法训练得到的对象识别网络。

本申请实施例的另一方面提供了一种对象识别网络的训练系统，训练系统包括：存储器，存储器存储可执行指令；一个或多个处理器，一个或多个处理器与存储器通信以执行可执行指令从而完成以下操作：提取已标识对象的第一特征向量；基于已标识对象的标识信息，确定匹配查询表中是否存在与标识信息相同的对象；以及响应于在匹配查询表中存在与标识信息相同的对象，基于第一特征向量，更新匹配查询表中与标识信息对应的第二特征向量。本申请的技术方案能够优化对象识别网络的训练。

本申请实施例的另一方面提供了一种对象识别系统，对象识别系统包括：存储器，存储器存储可执行指令；一个或多个处理器，一个或多个处理器与存储器通信以执行可执行指令从而完成以下操作：提取图像的特征图；基于特征图，获取对象检测区域；以及利用根据上述训练方法训练得到的对象识别网络，从对象检测区域中识别目标对象。