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模型训练方法、行人属性预测方法、装置及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202110144322.3
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/00
申请日期：
2021-02-03
申请人：
电子科技大学中山学院;中山市希道科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	模型训练方法、行人属性预测方法、装置及设备
申请号	CN202110144322.3	申请日期	2021-02-03
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112508135A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	电子科技大学中山学院;中山市希道科技有限公司	申请人地址	广东省中山市石岐区学院路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学中山学院,中山市希道科技有限公司	当前权利人	电子科技大学中山学院,中山市希道科技有限公司
发明人	董帅;冯子钜;叶润源;毛永雄;张伟熙;黄迪;任力;邹昆;李文生
代理机构	北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	余菲

摘要

本申请提供一种模型训练方法、行人属性预测方法、装置及设备，涉及计算机视觉领域。该方法通过在模型训练过程中加入属性关系约束损失值，使得模型在训练过程中可以学习到属性之间的相关性对预测结果的影响，这样训练后的模型在进行属性预测时，则会将属性之间的相关性也考虑在内，可有效提高模型的属性预测精度。

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