行人再识别网络模型数据增广及训练方法、训练装置(大数据、人工智能、计算机、软件开发、智能监控）

本发明涉及人工智能技术领域，且公开了行人再识别网络模型数据增广及训练方法，包括以下步骤：S101：获取M个训练图像和该M个训练图像的标注数据，M个训练图像包括行人，每个训练图像的标注数据包括每个训练图像中的行人所在的包围框和行人身份标识信息；S102：应用设定的采样策略，选取M个训练图像中的一批训练图像作为一个批次训练样本，应用水平条带分割‑混洗方法，对该批次训练样本对进行数据增广，获得数据增广批次训练样本。本发明针对行人再识别网络模型设计的扩展三重损失函数，可以处理小数相似度标签，从而可以与所述数据增广Strip‑Cutmix方法共同应用于行人再识别网络模型的训练。

《行人再识别网络模型数据增广及训练方法、训练装置(大数据、人工智能、计算机、软件开发、智能监控）》是一发明专利，专利号为 2022112364855，当前法律状态为已下证，由广州大学提出申请，发明人为綦科;孙玉祥，申请日期为2022-10-10，公开（公告）日期为2022-12-30，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/774(2022.01)I;G06V10/74(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/40(2022.01)I;G06V40/10(2022.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：小区商场车站安防监控、智慧城市、人员管控、景区客流管理、计算机技术、人工智能图像识别、深度学习、神经网络训练。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及人工智能技术领域，且公开了行人再识别网络模型数据增广及训练方法，包括以下步骤：S101：获取M个训练图像和该M个训练图像的标注数据，M个训练图像包括行人，每个训练图像的标注数据包括每个训练图像中的行人所在的包围框和行人身份标识信息；S102：应用设定的采样策略，选取M个训练图像中的一批训练图像作为一个批次训练样本，应用水平条带分割‑混洗方法，对该批次训练样本对进行数据增广，获得数据增广批次训练样本。本发明针对行人再识别网络模型设计的扩展三重损失函数，可以处理小数相似度标签，从而可以与所述数据增广Strip‑Cutmix方法共同应用于行人再识别网络模型的训练。

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