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申请/专利权人：北京迈格威科技有限公司

摘要：本申请实施例公开了模型训练方法、图像特征提取方法、目标检测方法和装置。该方法的实施例包括：获取第一样本集，第一样本集中包括样本图像；从第一样本集中提取部分样本图像作为目标样本图像，执行如下训练步骤：将各目标样本图像输入至初始模型，得到各目标样本图像的特征信息；对所得到的特征信息进行聚类，并基于聚类结果确定各目标样本图像对应的负样本图像；确定各目标样本图像对应的正样本图像；基于各目标样本图像对应的正样本图像和负样本图像，确定损失值，并基于损失值调整初始模型的参数；响应于检测到初始模型训练完成，将调整参数后的初始模型确定为图像特征提取模型。该实施方式降低了模型训练时的人力成本，同时提高了模型的准确性。

主权项：1.一种图像特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一样本集，所述第一样本集中包括样本图像，其中所述第一样本集中的样本图像包括原始样本图像和所述原始样本图像对应的增强样本图像；从所述第一样本集中提取部分样本图像作为目标样本图像，执行如下训练步骤：将各目标样本图像输入至初始模型，得到各目标样本图像的特征信息；对所得到的特征信息进行聚类，并基于聚类结果确定各目标样本图像对应的负样本图像；确定各目标样本图像对应的正样本图像；基于各目标样本图像对应的正样本图像和负样本图像，确定损失值，并基于所述损失值调整所述初始模型的参数；响应于检测到所述初始模型训练完成，将调整参数后的初始模型确定为图像特征提取模型；所述基于聚类结果确定各目标样本图像对应的负样本图像，包括：基于聚类结果为各目标样本图像设置聚类标签，其中，特征信息属于同一聚类的目标样本图像具有相同的聚类标签，特征信息不属于同一聚类的目标样本图像具有不同的聚类标签；将与该目标样本图像具有不同的聚类标签的各样本图像作为该目标样本图像对应的负样本图像；所述确定各目标样本图像对应的正样本图像，包括：对于每一个目标样本图像，从与该目标样本图像具有相同的聚类标签的其余样本图像中，选取该目标样本图像对应的增强样本图像和或原始样本图像，作为该目标样本图像对应的正样本图像；或者，对于每一个目标样本图像，选取该目标样本图像对应的增强样本图像和或原始样本图像，作为该目标样本图像对应的正样本图像。

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百度查询： 北京迈格威科技有限公司 模型训练方法、图像特征提取方法、目标检测方法和装置