申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117456314B

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/44;G06V10/764;G06V40/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本公开涉及目标再识别技术领域，提供了一种目标再识别模型的训练方法及装置。该方法包括：将训练图像输入目标再识别模型：通过整体特征提取网络对训练图像进行处理，得到训练图像中关于目标对象的整体特征；通过目标分类网络对整体特征进行处理，得到目标识别结果；通过穿戴物分类网络对整体特征进行处理，得到穿戴物识别结果；分别基于目标识别结果和穿戴物识别结果，计算目标分类损失和穿戴物分类损失；依据目标分类损失和穿戴物分类损失优化目标再识别模型的网络参数，以完成对目标再识别模型的训练。采用上述技术手段，解决现有技术中，目标对象的穿戴物改变容易导致目标再识别不准确的问题。

主权项：1.一种目标再识别模型的训练方法，其特征在于，包括：利用整体特征提取网络、目标分类网络和穿戴物分类网络构建目标再识别模型，其中，所述整体特征提取网络采用残差网络，所述目标分类网络和所述穿戴物分类网络均是依次连接全连接层和分类层得到的；获取训练数据，其中，所述训练数据包括关于目标对象的训练图像；将所述训练图像输入所述目标再识别模型：通过所述整体特征提取网络对所述训练图像进行处理，得到所述训练图像中关于所述目标对象的整体特征；通过所述目标分类网络对所述整体特征进行处理，得到目标识别结果；通过所述穿戴物分类网络对所述整体特征进行处理，得到穿戴物识别结果；分别基于所述目标识别结果和所述穿戴物识别结果，计算目标分类损失和穿戴物分类损失；计算所述穿戴物识别结果和第三标签之间的对抗损失，其中，所述第三标签用于标识所述训练图像中目标对象身体上除了穿戴物之外的其它部分；依据所述目标分类损失、所述穿戴物分类损失和所述对抗损失优化所述目标再识别模型的网络参数，以完成对所述目标再识别模型的训练，包括：依次对目标再识别模型进行多阶段训练：对目标再识别模型进行第一阶段训练：依据目标分类损失优化整体特征提取网络和目标分类网络的网络参数；对目标再识别模型进行第二阶段训练：依据穿戴物分类损失优化整体特征提取网络和穿戴物分类网络的网络参数；对目标再识别模型进行第三阶段训练：依据对抗损失优化整体特征提取网络和穿戴物分类网络的网络参数；对目标再识别模型进行第四阶段训练：依据目标分类损失优化整体特征提取网络和目标分类网络的网络参数，同时依据穿戴物分类损失和对抗损失优化整体特征提取网络和穿戴物分类网络的网络参数；其中，依据所述目标分类损失、所述穿戴物分类损失和所述对抗损失优化所述目标再识别模型的网络参数，以完成对所述目标再识别模型的训练之后，所述方法还包括：获取待识别的图像和对象数据库，其中，所述对象数据库中保存有获取待识别的图像之前识别到的各个对象的图像；将待识别的图像和各个对象的图像输入所述整体特征提取网络，得到待识别的图像的特征和各个对象的图像的特征；通过计算待识别的图像的特征和各个对象的图像的特征之间的相似度，确定出待识别的图像对应的对象，以完成对待识别的图像的再识别。

全文数据：

权利要求：

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