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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要：本申请提供了图像识别模型训练方法、图像识别方法及门禁设备，本申请实施例在获得训练图像后在本地对当前图像识别模型进行增量训练，提升图像识别的准确度。在本地对当前图像识别模型进行增量训练时，先对当前图像识别模型进行模型变换，利用训练图像对专家网络和当前批次对应的门控网络进行训练，实现对当前图像识别模型的增量训练，提升增量训练的效率，且保证当前图像识别模型的性能下限。对待识别的图像进行图像识别时，依据各分类头输出的该图像的分类信息选择目标网络识别该图像。图像识别网络作为目标网络时能保证图像识别准确度的最低下限。其中一个批次对应的门控网络和专家网络作为目标网络时能够进一步提升图像识别的准确度。
主权项：1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获得当前批次进行增量训练时所需的训练图像；若当前批次为首次增量训练，则对原始图像识别模型进行第一模型变换，若当前批次不为首次增量训练，则对当前图像识别模型进行第二模型变换；第一模型变换用于在原始图像识别模型的图像识别层增加专家网络、以及在专家网络的输入层增加门控网络；所述专家网络独立于所述图像识别层已有的图像识别网络；第二模型变换用于在当前图像识别模型的专家网络的输入层增加门控网络；利用所述训练图像训练所述门控网络和所述专家网络，得到当前批次对应的门控网络和专家网络；在当前图像识别模型的分类层增加与当前批次对应的分类头，并利用所述训练图像训练所述分类头，得到当前批次对应的分类头，以便利用当前图像识别模型中各批次对应的分类头输出的待识别的图像的分类信息，确定对该图像进行识别的目标网络以通过目标网络对该图像进行图像识别；其中，所述分类层位于所述图像识别网络的输出层；所述目标网络为当前图像识别模型中的图像识别网络，或者为其中一个批次对应的门控网络和专家网络。
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