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申请/专利权人：七腾机器人有限公司
摘要：本公开提供了一种图像配对方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，具体可用于智慧城市场景下。该方法的一具体实施方式包括：利用图像素材库中的图像对初始网络模型进行训练，得到预训练模型；获取第一图像集和第一配对图像集，其中，第一配对图像集是通过对第一图像集中的图像进行配对得到的；利用第一图像集和第一配对图像集对预训练模型进行训练，得到配对模型。该实施方式通过对配对图像的特征进行学习，从而提高了配对模型的准确率。
主权项：1.一种配对模型的训练方法，包括：利用图像素材库中的图像对初始网络模型进行自监督学习训练，得到预训练模型；获取第一图像集和第一配对图像集，其中，所述第一配对图像集是通过对所述第一图像集中的图像进行配对得到的；对所述第一图像集进行聚类，得到聚类后的图像集；为所述预训练模型设置损失函数；基于所述聚类后的图像集和所述损失函数对所述预训练模型的参数进行微调，得到微调后的模型；在所述微调后的模型中加入全连接层，得到目标模型；使用度量学习方法，将所述第一配对图像集中的每对配对图像作为输入，选用估计的最大损失作为损失函数，训练所述目标模型，得到所述配对模型。
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百度查询： 七腾机器人有限公司 图像配对方法、装置、设备以及存储介质
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