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本发明涉及一种可兼容不同版本模型的特征对比识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取待处理版本模型并提取其特征;将其特征输入变换网络进行变换处理输出之后与底库版本模型的特征进行识别处理;其中,变换网络的形成方法如下:设计一个浅层神经网络,准备若干对训练样本,其中,每一个训练样本包括待处理版本模型的特征与其对应的底库版本模型特征,待处理版本模型的特征为浅层神经网络输入,底库版本模型特征作为浅层神经网络输出的监督以计算损失,损失函数采用smoothL1Loss,得到训练模型,若训练模型收敛则形成变换网
(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 CN 112801014 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110170962.1
(22)申请日 2021.02.08
(71)申请人 深圳
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