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申请/专利权人：浙江啄云智能科技有限公司

申请日：2024-02-07

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117746191B

专利技术分类：...生成训练模式集； 引导方法，例如捕获或促进[2022.01]

专利摘要：本发明公开了一种以图搜图模型训练方法和以图搜图方法，涉及图像处理技术领域，包括：利用预设模型中的目标检测子网络提取待训练数据的原始特征图；待训练数据具有标注框和标注类型；利用预设模型中的特征匹配子网络提取原始特征图中标注框对应的区域，得到感兴趣特征图；根据待训练数据的标注类型以及感兴趣特征图，确定目标损失函数；并根据目标损失函数，训练特征匹配子网络，得到以图搜图模型。本方案通过提取感兴趣特征图的方式消除了大量背景噪音对特征匹配的影响，提高了特征匹配准确性。进而通过感兴趣特征图和标注类型确定的目标损失函数来训练模型，可以提高得到的以图搜图模型的识别准确性。

专利权项：1.一种以图搜图模型训练方法，其特征在于，包括：利用预设模型中的目标检测子网络提取待训练数据的原始特征图；所述待训练数据具有标注框和标注类型；利用预设模型中的特征匹配子网络提取所述原始特征图中所述标注框对应的区域，得到感兴趣特征图；根据所述待训练数据的标注类型以及感兴趣特征图，确定目标损失函数；并根据所述目标损失函数，训练所述特征匹配子网络，得到以图搜图模型；所述根据所述待训练数据的标注类型以及感兴趣特征图，确定目标损失函数，包括：利用所述特征匹配子网络中的多头注意力层对所述感兴趣特征图进行处理，得到多个特征向量；组合所述多个特征向量得到特征序列；确定相同标注类型的特征序列的内部相关性之间的差异；根据所述内部相关性之间的差异、和相同标注类型的特征序列之间的差异、以及不同标注类型的特征序列之间的差异，确定目标损失函数；所述确定相同标注类型的特征序列的内部相关性之间的差异，包括：确定所述待训练数据的特征序列中不同特征向量之间差值的绝对值；并根据该绝对值确定所述待训练数据的特征序列的第一内部相关性；确定与所述待训练数据的标注类型相同类型的其他待训练数据对应的特征序列中不同特征向量之间差值的绝对值；并根据该绝对值确定该其他待训练数据的特征序列的第二内部相关性；根据所述第一内部相关性和所第二内部相关性，确定相同标注类型的特征序列的内部相关性之间的差异。

百度查询： 浙江啄云智能科技有限公司 以图搜图模型训练方法和以图搜图方法