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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211302270.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法及装置是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法及装置。该方法包括：分别对教师模型和学生模型进行预训练，将有标签数据输入到训练后的教师模型和学生模型中，分别利用教师模型的预测值以及真实标签去监督学生模型的预测值，得到第一损失函数和第二损失函数；利用教师模型的预测值去监督学生模型中的无标签数据分类器输出的预测值，得到第三损失函数；利用对齐后的学生特征提取网络的特征图与教师特征提取网络的特征图计算得到第四损失函数；依据第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数及第四损失函数，计算总损失函数；利用总损失函数对行人重识别模型进行更新和训练。本申请提高了行人重识别模型的泛化能力、精度以及识别效果。

本发明授权基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督知识蒸馏的行人重识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取预设场景下的有标签数据和无标签数据，利用所述有标签数据分别对教师模型和学生模型进行预训练，得到训练后的教师模型和学生模型； 将所述有标签数据输入到训练后的所述教师模型和所述学生模型中，分别利用所述教师模型的预测值以及真实标签去监督所述学生模型的预测值，得到第一损失函数和第二损失函数； 将所述无标签数据输入到训练后的所述教师模型和所述学生模型中，利用所述教师模型的预测值去监督所述学生模型中的无标签数据分类器输出的预测值，得到第三损失函数； 将学生特征提取网络的特征图与教师特征提取网络的特征图进行对齐，并利用对齐后的学生特征提取网络的特征图与所述教师特征提取网络的特征图计算得到第四损失函数； 依据所述第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数以及第四损失函数，计算得到总损失函数； 利用所述总损失函数对行人重识别模型的原损失函数进行更新，并利用训练集对更新损失函数后的行人重识别模型进行训练。

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