买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种人证比对模型训练方法、计算机设备及计算机存储介质。本申请实施例包括：第一训练样本包括自然场景人脸图像及其对应的身份标签，第二训练样本包括证件人脸图像及其对应的身份标签，主干网络及第一训练样本对应的分类层使用第一训练样本进行训练，在第一训练样本对应的训练过程的基础上，主干网络及第二训练样本对应的分类层使用第二训练样本进行训练，且第一训练样本及第二训练样本分别对应各自的分类层和损失函数，因此，自然场景人脸图像的训练与证件人脸图像的训练共用同一个主干网络，确保主干网络可以同时学习到两个数据集的人脸特征，对自然场景人脸图像和证件人脸图像都有良好的辨识和区分能力，提高模型训练效果。

主权项：1.一种人证比对模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获得多组第一训练样本及多组第二训练样本，每组所述第一训练样本包括自然场景人脸图像以及所述自然场景人脸图像对应的身份标签，每组所述第二训练样本包括证件人脸图像以及所述证件人脸图像对应的身份标签；构建初始人证比对模型，在所述初始人证比对模型中部署主干网络和分类层，所述主干网络包括backbone结构和特征层，所述分类层包括所述第一训练样本对应的分类层和所述第二训练样本对应的分类层；将多组所述第一训练样本及多组所述第二训练样本输入至所述初始人证比对模型，以使得所述主干网络及所述第一训练样本对应的分类层使用所述第一训练样本进行训练，在所述第一训练样本对应的训练过程的基础上，所述主干网络及所述第二训练样本对应的分类层使用所述第二训练样本进行训练，输出所述第一训练样本对应的第一输出标签以及所述第二训练样本对应的第二输出标签；当所述第一输出标签与所述自然场景人脸图像对应的身份标签之间的第一损失函数满足收敛条件，以及，所述第二输出标签与所述证件人脸图像对应的身份标签之间的第二损失函数满足收敛条件时停止训练，得到目标人证比对模型；所述主干网络及所述第一训练样本对应的分类层使用所述第一训练样本进行训练，在所述第一训练样本对应的训练过程的基础上，所述主干网络及所述第二训练样本对应的分类层使用所述第二训练样本进行训练，包括：使用多组所述第一训练样本执行第一阶段模型训练；所述主干网络及所述第一训练样本对应的分类层的学习率为正数；使用多组所述第一训练样本及多组所述第二训练样本对完成所述第一阶段模型训练的初始人证比对模型执行第二阶段模型训练；所述主干网络及所述第一训练样本对应的分类层的学习率为0，所述第二训练样本对应的分类层的学习率为正数；使用多组所述第一训练样本及多组所述第二训练样本对完成所述第二阶段模型训练的初始人证比对模型执行第三阶段模型训练，在完成所述第三阶段模型训练时获得所述目标人证比对模型，所述主干网络及所述第一训练样本对应的分类层的学习率为0，所述第二训练样本对应的分类层的学习率为大于0的初始值，且每隔预设训练次数将所述初始值乘以预设值的乘积作为所述第二训练样本对应的分类层的学习率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 人证比对模型训练方法、计算机设备及计算机存储介质