[发明专利]图像定位模型获取方法及相关装置

说明书

本申请实施例提供一种图像定位模型获取方法及相关装置，其中，所述方法包括：根据第一图像定位模型，确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，以得到第一相似度向量，K为大于1的整数；根据所述第一相似度向量，确定第一目标损失函数；根据所述第一目标损失函数对初始模型进行调整，得到第二图像定位模型，所述初始模型为所述第一图像定位模型初始化后得到的模型。能够提升定位模型对在图像进行定位时的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种图像定位模型获取方法及相关装置。

背景技术

图像定位技术旨在通过在大规模数据库中匹配与目标图像最相似(近)的参考图像，并将其所标注的GPS作为目标图像的地理位置。图像定位技术目前主要通过三种方法进行实现，包括图像检索、3D结构匹配、按地理位置进行分类。

目前的进行模型训练时为了避免被错误的正样本(指代GPS相近但画面没有重叠的图像样本对)误导，只选用排行第一的最佳匹配样本作为正样本进行训练，然而，只通过学习最佳匹配的样本无法获得对不同视角、光线等条件鲁棒性佳的网络，导致了训练后的网络模型在进行图像定位时的准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供一种图像定位模型获取方法及相关装置，能够提升定位模型对在图像进行定位时的准确性。

本申请实施例的第一方面提供了一种图像定位模型获取方法，该方法包括：

根据第一图像定位模型，确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，以得到第一相似度向量，K为大于1的整数；

根据第一相似度向量，确定第一目标损失函数；

根据第一目标损失函数对初始模型进行调整，得到第二图像定位模型，初始模型为第一图像定位模型初始化后得到的模型。

本示例中，通过第一图像定位模型确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，得到第一相似度向量，根据该相似度向量确定出第一目标损失函数，根据第一目标损失函数对初始模型进行调整，以得到第二图像定位模型，从而可以根据第一图像定位模型、目标图像和K个第一样本定位图像来确定的第一目标损失函数，对初始模型进行相似度监督学习以得到第二图像定位模型，从而可以提升第二图像定位模型在进行图像定位时的准确性。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，根据第一图像定位模型，确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，以得到第一相似度向量，包括：

将K个第一样本定位图像中的每个第一样本定位图像进行拆分，以得到与每个第一样本定位图像对应的N个子第一样本定位图像；

根据第一图像定位模型确定每个第一样本定位图像对应的N个子第一样本定位图像对应的特征值，以得到与每个第一样本定位图像对应的特征向量；

根据第一图像定位模型确定目标图像的特征值；

根据每个第一样本定位图像对应的特征向量和目标图像的特征值，确定第一相似度向量。

本示例中，通过将K个第一样本定位图像中的每个第一样本定位图像进行拆分得到N个子第一样本定位图像，根据该K*N个子第一样本定位图像的特征值和目标图像的特征值，确定第一相似度向量，从而可以细粒度的确定第一相似度向量，提升了第一相似度向量对样本进行反映的准确性，进而提升了确定第二图像定位模型时的准确性。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，根据第一相似度向量，确定第一目标损失函数，包括：

根据第一相似度向量，确定出第一子损失函数；

根据与目标图像对应的困难负样本图像，确定第二子损失函数；

根据第一子损失函数和第二子损失函数，确定第一目标损失函数。