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龙图腾网获悉云从科技集团股份有限公司申请的专利一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116664833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310512340.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法是由孙宇轩设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，具体提供一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法，旨在解决现有目标重识别模型再识别的准确率较低且泛化能力较差的问题。为此目的，本发明的提高目标重识别模型能力的方法包括：将样本图像输入骨干网络得到ReID特征图；将所述ReID特征图分别输入ReID检测头网络和用于获取所述样本图像的感兴趣区域的语义分割网络，对所述ReID检测头网络和语义分割网络进行联合训练，其中联合训练所使用的总损失函数为ReID检测头网络所使用的第一损失函数和语义分割网络所使用的第二损失函数的加权求和，从而得到优化的ReID检测头网络。

本发明授权一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种提高目标重识别模型能力的方法，其特征在于，包括： 将样本图像输入骨干网络得到ReID特征图； 将所述ReID特征图分别输入ReID检测头网络和用于获取所述样本图像的感兴趣区域的语义分割网络，对所述ReID检测头网络和语义分割网络进行联合训练，其中联合训练所使用的总损失函数为ReID检测头网络所使用的第一损失函数和语义分割网络所使用的第二损失函数的加权求和，从而得到优化的骨干网络和ReID检测头网络； 所述方法还包括：将所述样本图像输入分割模型，获取所述样本图像对应的第一掩码图，其中所述第一掩码图用于区分所述感兴趣区域与背景区域； 在对语义分割网络进行训练的过程中，所述方法包括： 通过所述语义分割网络生成所述ReID特征图对应的语义分割特征图； 根据所述第一掩码图获取与所述语义分割特征图对齐的第二掩码图； 将所述第二掩码图和所述语义分割特征图输入所述第二损失函数中，以第二掩码图中感兴趣区域对应的语义分割图中概率值为高而第二掩码图中背景区域对应的语义分割图中概率值为低为目标，优化所述语义分割网络。

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