[发明专利]目标重识别模型的训练方法以及目标重识别方法和装置在审
| 申请号： | 202010484791.5 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN112287959A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 刘武;何凌霄;梅涛;赵何 | 申请（专利权）人： | 北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 许蓓 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提出一种目标重识别模型的训练方法以及目标重识别方法和装置，涉及计算机技术领域。在本公开中，利用训练图像的各个局部区域所对应的空域特征所构成的空域特征矩阵对全卷积神经网络进行训练，并根据损失函数来优化全卷积神经网络，得到目标重识别模型。在目标重识别时，利用目标重识别模型可以获取待识别图像的各个局部区域所对应的空域特征所构成的空域特征矩阵，利用待识别图像的每个空域特征(即局部特征)去匹配候选图像的各个空域特征，再根据待识别图像的所有空域特征与候选图像的匹配度综合确定待识别图像与候选图像的匹配度，在待识别图像中的目标仅有一部分的情况下，依然能够识别出该目标，从而提高了目标重识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 识别 模型 训练 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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