[发明专利]重识别模型增量训练方法及装置、电子设备和存储介质有效
| 申请号： | 201811236872.2 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109543537B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓聪;侯军;伊帅;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种重识别模型增量训练方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：将待识别图像输入学生模型进行处理得到第一处理结果，将待识别图像输入教师模型进行处理得到第二处理结果，待识别图像包括历史图像和增量图像，教师模型根据历史图像训练得到；根据学生模型中分类层的输出结果和教师模型中分类层的输出结果，确定模拟损失；根据第一处理结果、待识别图像的实际标识和模拟损失，确定第一处理结果的损失；向学生模型反向传播第一处理结果的损失的梯度，以调整学生模型的参数。本公开实施例能够缩短重识别模型的训练时间，提高重识别模型的训练效率，训练得到的重识别模型的准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 增量 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种重识别模型增量训练方法，其特征在于，所述方法包括：将待识别图像输入学生模型进行处理得到第一处理结果，将所述待识别图像输入教师模型进行处理得到第二处理结果，所述待识别图像包括历史图像和增量图像，所述教师模型根据所述历史图像训练得到；根据所述学生模型中分类层的输出结果和所述教师模型中分类层的输出结果，确定模拟损失；根据所述第一处理结果、所述待识别图像的实际标识和所述模拟损失，确定所述第一处理结果的损失；向所述学生模型反向传播所述第一处理结果的损失的梯度，以调整所述学生模型的参数。
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