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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113627354A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110926860.8(22)申请日2021.08.12(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人吴文灏黄登(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图6页(54)发明名称模型训练、视频处理方法,装置,设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了模型训练、视频处理方法,装置,设备以及存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域,具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为:从样本视频集合中抽取出第一视频片段、第二视频片段以及第三视频片段,第一视频片段与第二视频片段外观相似,第二视频片段与第三视频片段播放速度相同;利用目标模型分别提取第一视频片段、第二视频片段以及第三视频片段的特征,得到第一特征、第二特征以及第三特征;根据第一特征与第二特征之间的第一距离、第二特征和第三特征之间的第二距离,确定损失函数;根据损失函数,训练目标模型。本实现方式可以提高提取的特征的质量,提升了下游任务的性能。CN113627354ACN113627354A权利要求书1/3页1.一种模型训练方法,包括:从样本视频集合中抽取出第一视频片段、第二视频片段以及第三视频片段,其中,所述第一视频片段与所述第二视频片段外观的相似度大于第一预设阈值,所述第二视频片段与所述第三视频片段播放速度相同;利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征,得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征;根据所述第一特征与所述第二特征之间的第一距离、所述第二特征和所述第三特征之间的第二距离,确定损失函数;根据所述损失函数,训练所述目标模型。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述从样本视频集合中抽取出第一视频片段、第二视频片段以及第三视频片段,包括:从所述样本视频集合中选取出第一样本视频和第二样本视频,所述第一样本视频和所述第二样本视频的外观相似度大于第二预设阈值;从所述第一样本视频中抽取出所述第一视频片段和所述第二视频片段;从所述第二样本视频中抽取出所述第三视频片段。3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述从所述第一样本视频中抽取出所述第一视频片段和所述第二视频片段,包括:从所述第一样本视频中选取连续的多个视频帧;将所述多个视频帧划分为数量相同的两个视频片段,得到所述第一视频片段和所述第二视频片段。4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,所述从所述第二样本视频中抽取出所述第三视频片段,包括:确定所述第二视频片段的每秒显示帧数;以所述每秒显示帧数对所述第二样本视频进行采样,得到所述第三视频片段。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征,得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征,包括:对所述第一视频片段和所述第二视频片段进行数据增强;利用所述目标模型对数据增强后的第一视频片段、数据增强后的第二视频片段和所述第三视频片段进行特征提取,得到所述第一特征、所述第二特征和第三特征。6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:根据下游任务的样本数据,对训练好的目标模型进行微调。7.一种视频处理方法,包括:获取目标视频;利用通过权利要求1‑6任一项所述的模型训练方法训练得到的目标模型提取所述目标视频的特征,确定所述目标视频的目标特征;根据所述目标特征,对所述目标视频进行处理。8.一种模型训练装置,包括:2CN113627354A权利要求书2/3页视频片段抽取单元,被配置成从样本视频集合中抽取出第一视频片段、第二视频片段以及第三视频片段,其中,所述第一视频片段与所述第二视频片段外观的相似度大于第一预设阈值,所述第二视频片段与所述第三视频片段播放速度相同;视频特征提取单元,被配置成利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征,得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征;损失函数确定单元,被配置成根据所述第一特征与所述第二特征之间的第一距离、所述第二特征和所述第三特征之间的第二距离,确定损失函数;目标模型训练单元,被配置成根据所述损失函数,训练所述目标模型。9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述视频片段抽取单元进一步