[发明专利]目标识别网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910954851.2 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110705489B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 肖琳;王塑;刘宇;赵俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 朱五云 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种目标识别网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法通过获取样本集中各样本图像的特征值对应的权重，再根据各样本图像的特征值对应的未知权重和各样本图像的特征值对应的已知权重之间的距离差值，以及预设边界角度确定各样本图像的特征值对应的分类裕量参数；然后进一步的根据权重和分类裕量参数构造损失函数，最后使用构造好的损失函数训练目标识别网络。通过上述方法构造的损失函数可以提高使用该损失函数训练目标识别网络的网络质量，从而提高使用训练好的目标识别网络进行人脸识别时的人脸识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 识别 网络 训练 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种目标识别网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取样本集中各样本图像的特征值对应的权重；属于同一人脸的所述样本图像的特征值对应的权重的值相同；/n根据各所述样本图像的特征值对应的权重的值和各所述样本图像的特征值对应的已知类别权重之间的距离差值，以及预设边界角度确定各所述样本图像的特征值对应的分类裕量参数；所述预设边界角度用于限定对所述样本图像的特征值进行分类时的分类边界大小；所述分类裕量参数用于改变所述样本图像的类间间距；/n根据所述权重和所述分类裕量参数构造损失函数；所述损失函数用于训练目标识别网络。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京迈格威科技有限公司，未经北京迈格威科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910954851.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
