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龙图腾网恭喜阿里巴巴创新公司申请的专利模型训练方法、装置及运动对象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：CN115147452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202110342267.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权模型训练方法、装置及运动对象重识别方法是由冯雪涛;焦继乐设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置及运动对象重识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置及运动对象重识别方法。其中，该模型训练方法包括：获取多个视角对应的多个训练数据子集，每个训练数据子集包括一个视角下的所有运动对象图像，该运动对象为在移动过程中出现在多个视角下的对象；将多个训练数据子集划分为第一类数据集和第二类数据集；在每个迭代单步中，将第一类数据集输入目标学习模型，基于初始模型参数确定第一损失函数对模型进行训练，确定初始模型参数的更新量；将第二类数据集输入目标学习模型，基于初始模型参数的更新量确定第二损失函数对模型进行训练，确定目标模型参数；依据每个迭代单步中确定的目标模型参数，对目标学习模型进行迭代更新。

本发明授权模型训练方法、装置及运动对象重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：获取多个视角对应的多个训练数据子集，其中，每个训练数据子集包括一个视角下的所有运动对象图像，所述运动对象为在移动过程中出现在所述多个视角下的对象；将所述多个训练数据子集划分为第一类数据集和第二类数据集；在每个迭代单步中，将所述第一类数据集输入目标学习模型，以基于初始模型参数确定的第一损失函数对所述目标学习模型进行训练，确定所述初始模型参数的更新量；将所述第二类数据集输入所述目标学习模型，并以基于所述初始模型参数的更新量确定的第二损失函数对所述目标学习模型进行训练，确定目标模型参数；依据每个迭代单步中确定的所述目标模型参数，对所述目标学习模型进行迭代更新其中，所述第二损失函数的确定过程包括：基于预设规则分别从所述第一类数据集中选取第一训练样本组，从所述第二类数据集中选取第二训练样本组；基于所述初始模型参数以及所述初始模型参数的更新量确定第二模型参数；基于所述第二训练样本组中的运动对象图像和所述第二模型参数，计算第三损失函数，所述第三损失函数与所述第一损失函数的结构相同，所述第三损失函数中的参数为所述第二模型参数；基于所述第一训练样本组中的运动对象图像，所述第二训练样本组中的运动对象图像以及所述第二模型参数，计算跨视角损失函数；将所述第三损失函数和所述跨视角损失函数求和，得到所述第二损失函数。

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