表情识别模型的训练方法和装置
申请人信息
- 申请人:深圳须弥云图空间科技有限公司; 重庆集凯科技服务有限公司
- 申请人地址:518054 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区滨海大道3369号有线信息传输大厦25F2504
- 发明人: 深圳须弥云图空间科技有限公司; 重庆集凯科技服务有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 表情识别模型的训练方法和装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311676341.6 |
| 申请日 | 2023/12/8 |
| 公告号 | CN117392731A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G06V40/16 |
| 权利人 | 深圳须弥云图空间科技有限公司; 重庆集凯科技服务有限公司 |
| 发明人 | 金毅勐; 蒋召; 胡文骏 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区滨海大道3369号有线信息传输大厦25F2504; 重庆市渝北区龙溪街道新南路6号1-2幢2-1号 |
摘要文本
深圳须弥云图空间科技有限公司; 重庆集凯科技服务有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本公开涉及图像表情识别技术领域，提供了一种表情识别模型的训练方法和装置。该方法包括：对训练图像进行水平翻转处理，得到对应的多个翻转后图像；将训练图像和翻转后图像进行一致性学习，得到一致性损失值；基于训练图像对应的图像识别结果和对应的标签，计算得到第一交叉熵损失值；基于翻转后图像对应的图像识别结果和对应的标签，计算得到第二交叉熵损失值；确定目标损失值，并根据目标损失值更新表情识别模型的参数；在目标损失值小于或等于预设值时，得到训练完成的表情识别模型，解决现有技术中表情识别数据集中的噪声标注数据降低表情识别模型的准确性的问题，提高模型的泛化性能。
专利主权项内容
1.一种表情识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取表情识别训练集，所述表情识别训练集包括多张训练图像和所述训练图像对应的标签；对各个所述训练图像进行水平翻转处理，得到对应的多个翻转后图像；将各个所述训练图像和各个所述翻转后图像输入至表情识别模型，根据各个所述训练图像的特征向量和各个所述翻转后图像的特征向量进行一致性学习，得到一致性损失函数对应的各个一致性损失值；根据各个所述训练图像的特征向量，确定各个所述训练图像对应的图像识别结果；基于各个所述训练图像对应的图像识别结果和各个所述训练图像对应的标签，计算得到交叉熵损失函数对应的各个第一交叉熵损失值；根据各个所述翻转后图像的特征向量，确定各个所述翻转后图像对应的图像识别结果；基于各个所述翻转后图像对应的图像识别结果和各个所述翻转后图像对应的标签，计算得到所述交叉熵损失函数对应的各个第二交叉熵损失值；基于各个所述一致性损失值、各个所述第一交叉熵损失值和各个所述第二交叉熵损失值，确定各个目标损失值，并根据各个所述目标损失值更新所述表情识别模型的参数；在所述目标损失值小于或等于预设值时，得到训练完成的表情识别模型。