申请/专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司

申请日：2020-12-31

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112668509B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/25;G06V10/774;G06F16/9536;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.05.04#实质审查的生效;2021.04.16#公开

摘要：本发明涉及图像关系识别技术领域，提供一种社交关系识别模型的训练方法、识别方法及相关设备，社交关系识别模型的训练方法包括：基于训练图像中两个样本人员之间关系的先验距离，通过预设的第一训练集对第一网络模型进行自监督训练，得到第二网络模型；将所述第二网络模型的全连接层进行调整以适应社交关系的识别分类，得到第三网络模型；通过预设的第二训练集对所述第三网络模型进行调整训练，得到目标网络模型。本发明能够减少有标签数据的使用，并训练得到的目标网络模型对社交关系识别的准确率更高。

主权项：1.一种社交关系识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：基于训练图像中两个样本人员之间关系的先验距离，通过预设的第一训练集对第一网络模型进行自监督训练，得到第二网络模型，所述第一网络模型包括第一提取网络、第二提取网络、第三提取网络、第一全连接层以及第一损失函数，其中，所述第一提取网络与所述第二提取网络的网络参数共享；将所述第二网络模型的全连接层进行调整以适应社交关系的识别分类，得到第三网络模型；通过预设的第二训练集对所述第三网络模型进行调整训练，得到目标网络模型；所述第一网络模型还包括目标检测网络，所述第一训练集中包括无标签样本图像，每一所述无标签样本图像中包括至少两个所述样本人员，所述基于训练图像中两个样本人员之间关系的先验距离，通过预设的第一训练集对第一网络模型进行自监督训练，得到第二网络模型，包括：将所述无标签样本图像输入到所述目标检测网络中，通过所述目标检测网络检测输出所述无标签样本图像中第一样本人员的第一样本人体框、第二样本人员的第二样本人体框以及所述第一样本人员与所述第二样本人员的第一样本人体联合框；根据所述第一样本人体框以及所述第二样本人体框，计算两个样本人员之间的先验距离；通过所述第一提取网络提取所述第一样本人体框的第一特征，通过所述第二提取网络提取所述第二样本人体框的第二特征，通过所述第三提取网络提取所述第一样本人体联合框的第三特征；将所述第一特征、所述第二特征与所述第三特征进行拼接，得到第一拼接特征；通过所述第一全连接层对所述第一拼接特征进行全连接计算，得到预测距离；通过所述第一损失函数，计算所述先验距离与所述预测距离之间的第一误差；根据所述第一误差，反向传播调整所述第一提取网络、第二提取网络以及第三提取网络的网络参数，得到所述第二网络模型。

全文数据：

权利要求：

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