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人脸防伪模型的训练方法、装置及电子设备【异议或纠错】

档案编号: CQ-136-8158-9865
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V40/16;G06V40/40;G06V10/774;G06V10/80类
授权状态: 已授权
档案内容: 本公开提供了一种人脸防伪模型的训练方法及装置,涉及人工智能领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术等领域,可应用于智慧城市和智慧金融场景下,方法包括:由人脸防伪模型的逐层提取输入的样本图像的特征表示所对应的多层特征图,基于设定层间隔获取用于融合的至少两层的候选特征图,进行特征融合并生成相应的目标特征图,进而生成相应的预测深度图像;基于预测深度图像与样本图像的真实深度图像,获取模型的损失函数,基于损失函数调整模型,返回使用下一样本图像对调整后的模型继续训练,直至训练结束生成目标模型。通过多层的特征融合,使得模型具有良好的泛化性,强化了样本图像特征的可识别性,提高了模型训练的效率,优化了训练效果。
附件下载:  (原始资料备查)

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