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摘要：本申请公开了一种训练样本确定方法、网络模型训练方法、设备及存储介质，该方法包括：获取图像样本集，图像样本集中包括样本对象；根据图像样本集中各样本对象之间的相似度从各样本对象中选取目标样本对象；根据各目标样本对象在不同图像样本中的图像属性信息从对应的不同图像样本中选取目标图像样本，目标图像样本用于样本对象识别训练。由此通过类间和类内双重选择，保证训练样本的信息丰富且有效。
主权项：1.一种训练样本确定方法，其特征在于，所述训练样本确定方法包括：获取图像样本集，所述图像样本集中包括样本对象；根据所述图像样本集中各样本对象之间的相似度从各样本对象中选取目标样本对象；根据各目标样本对象在不同图像样本中的图像属性信息从对应的不同图像样本中选取目标图像样本，所述目标图像样本用于样本对象识别训练；所述根据所述图像样本集中各样本对象之间的相似度从各样本对象中选取目标样本对象的步骤，包括：根据各样本对象所在的图像样本与其它样本对象所在的图像样本之间的图像特征相似度从各样本对象中选取各样本对象对应的初始样本对象；根据各样本对象对应的初始样本对象从各样本对象中选取所述目标样本对象；所述根据各样本对象对应的初始样本对象从各样本对象中选取所述目标样本对象的步骤，包括：以所述图像样本集中的样本对象构建样本对象集；将已列入目标样本对象集中的样本对象从所述样本对象集中去除，得到去除后的样本对象集，所述目标样本对象集用于存储所述目标样本对象；响应于所述样本对象对应的初始样本对象不存在于所述目标样本对象集中，则将所述样本对象以及所述样本对象对应的初始样本对象列入所述目标样本对象集中；响应于所述样本对象对应的初始样本对象中存在被列入所述目标样本对象集的样本对象，则从所述去除后的样本对象集中除所述样本对象和所述样本对象对应的初始样本对象以外随机选取列入数量的样本对象，所述列入数量为所述样本对象对应的初始样本对象中被列入所述目标样本对象集的样本对象的数量；将所述样本对象对应的初始样本对象中未被列入所述目标样本对象集的样本对象、所述列入数量的样本对象以及所述样本对象列入所述目标样本对象集中。
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百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 训练样本确定方法、网络模型训练方法、设备及存储介质
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