← 返回列表
属性识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质
摘要文本
本申请实施例公开了属性识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一训练样本；调用属性识别模型，对第一训练样本中的第一训练图像包含的各个候选目标进行视觉编码，得到各个候选目标的视觉编码特征；对第一训练图像的文本描述信息包含的各个属性词进行文本编码，得到各个属性词的文本编码特征；基于各个候选目标的视觉编码特征，和各个属性词的文本编码特征，确定各个候选目标和各个属性词的匹配结果；按照减小确定的各个候选目标和各个属性词的匹配结果，与标注的相应候选目标和相应属性词的匹配标签的差异的方向，对属性识别模型进行训练，得到训练后的属性识别模型。采用本申请实施例能够实现面向开集的属性识别任务。。 （来源 专利查询网）
申请人信息
- 申请人:书行科技(北京)有限公司
- 申请人地址:100029 北京市朝阳区安定路5号院5号楼18层01单元
- 发明人: 书行科技(北京)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 属性识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202310324181.2 |
| 申请日 | 2023/3/29 |
| 公告号 | CN117727044A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06V30/19 |
| 权利人 | 书行科技(北京)有限公司 |
| 发明人 | 陈科研; 蒋小龙; 汤旭 |
| 地址 | 北京市朝阳区安定路5号院5号楼18层01单元 |
专利主权项内容
1.一种属性识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练样本；其中，所述第一训练样本包括图文对数据，所述图文对数据包括第一训练图像和所述第一训练图像的文本描述信息；调用属性识别模型，对所述第一训练图像包含的各个候选目标进行视觉编码，得到所述各个候选目标的视觉编码特征；对所述文本描述信息包含的各个属性词进行文本编码，得到所述各个属性词的文本编码特征；基于所述各个候选目标的视觉编码特征，和所述各个属性词的文本编码特征，确定所述各个候选目标和所述各个属性词的匹配结果；其中，所述匹配结果用于指示所述各个候选目标和所述各个属性词是否具备匹配关系；按照减小确定的各个候选目标和所述各个属性词的匹配结果，与标注的相应候选目标和相应属性词的匹配标签的差异的方向，对所述属性识别模型进行训练，得到训练后的属性识别模型；其中，所述训练后的属性识别模型用于对待识别图像进行属性识别。 百度搜索马 克 数 据 网