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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人体识别模型的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：CN115953803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211644144.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权人体识别模型的训练方法及装置是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体识别模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种人体识别模型的训练方法及装置。该方法包括：构建双流有效注意力网络和多阶段有效注意力网络，以残差神经网络为主干网络，连接双流有效注意力网络和多阶段有效注意力网络，得到人体识别模型；获取人体训练数据集，将人体训练数据集中训练样本输入人体识别模型；分别通过残差神经网络的多个阶段网络输出多个阶段特征；利用双流有效注意力网络对每个阶段特征进行双流交互计算，得到每个阶段特征对应的交互特征；利用多阶段有效注意力网络处理每个阶段特征和该阶段特征对应的交互特征，得到每个阶段特征对应的显著特征；基于每个阶段特征对应的显著特征，利用损失函数完成对人体识别模型的训练。

本发明授权人体识别模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人体识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建双流有效注意力网络和多阶段有效注意力网络，以残差神经网络为主干网络，连接所述双流有效注意力网络和所述多阶段有效注意力网络，得到人体识别模型； 获取人体训练数据集，将所述人体训练数据集中训练样本输入所述人体识别模型，其中，所述训练样本上被标注有第一预设数量的有效区域和第二预设数量的无效区域； 分别通过所述残差神经网络的多个阶段网络输出多个阶段特征； 利用所述双流有效注意力网络对每个阶段特征进行双流交互计算，得到每个阶段特征对应的交互特征； 利用所述多阶段有效注意力网络处理每个阶段特征和该阶段特征对应的交互特征，得到每个阶段特征对应的显著特征； 基于每个阶段特征对应的显著特征，利用损失函数完成对所述人体识别模型的训练； 所述利用所述双流有效注意力网络对每个阶段特征进行双流交互计算，得到每个阶段特征对应的交互特征，包括： 对于每个阶段特征： 对该阶段特征依次进行可形变卷积计算、批量归一化处理和第一激活处理，得到该阶段特征对应的第一特征； 对该阶段特征依次进行空洞卷积计算、所述批量归一化处理和第二激活处理，得到该阶段特征对应的第二特征； 对所述第一特征依次进行所述可形变卷积计算、所述批量归一化处理和所述第一激活处理，得到该阶段特征对应的第三特征； 对所述第一特征和所述第二特征依次进行特征堆叠处理、所述空洞卷积计算、所述批量归一化处理和所述第二激活处理，得到该阶段特征对应的第四特征； 对所述第三特征和所述第四特征依次进行所述特征堆叠处理、所述可形变卷积计算、所述批量归一化处理和所述第一激活处理，得到该阶段特征对应的第五特征； 对所述第五特征依次进行平均池化处理和全连接层处理，得到该阶段特征对应的第六特征； 对所述第四特征依次进行所述可形变卷积计算、所述批量归一化处理和所述第一激活处理，得到该阶段特征对应的第七特征； 对所述第六特征和所述第七特征依次进行所述特征堆叠处理、卷积计算、第三激活处理，得到该阶段特征对应的交互特征。

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