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申请/专利权人：北京爱笔科技有限公司
摘要：本申请涉及一种对齐框架的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过将样本图片分别输入至第一特征提取模型以及第二特征提取模型，得到每个样本图片对应的第一提取结果以及第二提取结果；继而通过第一转换器、第二转换器进行对齐转换，计算损失值，根据损失值更新对齐框架。训练生成的对齐框架可以同时兼顾多种对齐场景，可以在训练模型的识别性能的同时兼顾对齐性能，扩大了对齐框架的适用范围，增强了对齐框架的使用灵活性，并且还可以在保证对齐框架的对齐性能的前提下，降低训练以及识别的计算量。
主权项：1.一种对齐框架的训练方法，其特征在于，所述对齐框架包括：第一特征提取模型、第二特征提取模型、第一转换器以及第二转换器；所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个类别的样本图片；将所述样本图片分别输入至所述第一特征提取模型以及所述第二特征提取模型，得到每个样本图片对应的第一提取结果以及第二提取结果；通过所述第一转换器对所述第一提取结果进行对齐转换，得到第三提取结果；通过所述第二转换器对所述第二提取结果进行对齐转换，得到第四提取结果；根据所述第一提取结果、所述第二提取结果、所述第三提取结果以及所述第四提取结果，计算损失值；根据所述损失值更新所述对齐框架的网络参数，并返回执行所述获取训练数据的步骤，直到所述损失值满足预设训练完成条件，得到训练完成的对齐框架；所述第一提取结果包括第一特征，所述第二提取结果包括第二特征，所述第三提取结果包括第三特征，所述第四提取结果包括第四特征；所述根据所述第一提取结果、所述第二提取结果、所述第三提取结果以及所述第四提取结果，计算损失值，包括：对所述第一特征、所述第二特征、所述第三特征以及所述第四特征进行范数运算，得到对齐损失值；根据所述对齐损失值、所述对齐损失值对应的第一权重、预设分类损失值，计算损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京爱笔科技有限公司 对齐框架的训练方法、装置、计算机设备以及存储介质
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