专利名称：一种实例感知主干网络训练方法专利类型：发明专利
发明人：黄姗姗,马龙,吴海波,杨静,彭扬帆,徐玉,赵佳尧,杜江
斌,魏邹建
申请号：CN202111670920.0申请日：20211231公开号：CN114399661A公开日：20220426
摘要：本发明涉及一种实例感知主干网络训练方法，应用于多目标视觉跟踪，包括网络模型预训练和模型微调再训练，其中网络模型预训练具体为：将多目标跟踪数据集输入目标分类主干网络执行正向传播生成网络模型中间参数；使用中间参数执行反向传播更新中间参数；执行反向传播时通过增加实例感知分散约束并结合目标分类主干网络原有的类间方差约束引导目标分类主干网络同时增加类间间距和类内间距；迭代执行正向传播和反向传播得到最优目标分类主干网络。通过本发明提供的技术方案，能实现实例类间间距和类内间距同时增加，提高了多目标视觉跟踪的成功率和精度，同时不改变原始主干网络的网络结构、训练数据和超参数，使用极为便利。
申请人：西安工业大学
地址：710021 陕西省西安市未央区学府中路2号
国籍：CN
代理机构：深圳倚智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：霍如肖
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