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对象类别识别模型的训练方法、对象类别识别方法及装置
申请人信息
- 申请人:腾讯科技(深圳)有限公司
- 申请人地址:518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
- 发明人: 腾讯科技(深圳)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 对象类别识别模型的训练方法、对象类别识别方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410178190.X |
| 申请日 | 2024/2/9 |
| 公告号 | CN117726884A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 发明人 | 聂强; 付威福; 林愉欢; 李嘉麟; 周逸峰; 陈颖; 陶光品; 刘永; 汪铖杰 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层 |
摘要文本
本申请公开了一种对象类别识别模型的训练方法、对象类别识别方法及装置，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景，所述方法包括：获取样本对象的新增样本图像；基于初始对象类别识别模型，构建教师模型以及学生模型；将新增样本图像输入教师模型进行对象类别识别处理，得到第一样本类别结果；对第一样本类别结果以及新增对象类别标签进行融合处理，得到样本融合标签；将新增样本图像输入学生模型进行对象类别识别处理，得到第二样本类别结果；基于第二样本类别结果与样本融合标签之间的差异，对学生模型进行训练，训练后的学生模型用于确定对象类别识别模型。本申请的模型训练方法大大缩短了训练时长，提高了模型更新效率。
专利主权项内容
1.一种对象类别识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本对象的新增样本图像；所述新增样本图像标注了新增对象类别标签；基于初始对象类别识别模型，构建教师模型以及学生模型；所述初始对象类别识别模型为将所述样本对象的初始样本图像输入预设模型进行对象类别识别训练得到；所述初始样本图像标注了初始样本对象类别标签；所述初始样本对象类别标签不同于所述新增对象类别标签；将所述新增样本图像输入所述教师模型进行对象类别识别处理，得到第一样本类别结果；对所述第一样本类别结果以及所述新增对象类别标签进行融合处理，得到样本融合标签；将所述新增样本图像输入所述学生模型进行对象类别识别处理，得到第二样本类别结果；基于所述第二样本类别结果与所述样本融合标签之间的差异，对所述学生模型进行训练，训练后的学生模型用于确定对象类别识别模型，所述对象类别识别模型用于图像中所述新增对象类别标签的识别。 关注公众号马克数据网