商标图像检索模型训练方法、系统、存储介质及计算机设备

摘要

本发明涉及一种商标图像检索模型训练方法，包括：获取多组样本数据，根据相似度为每个查询样本选择最难正例样本和多个困难负例样本；将一个查询样本、对应的最难正例样本和对应的多个困难负例样本作为一组训练数据，根据多组训练数据利用神经网络进行商标图像检索模型训练；根据多负例对比损失函数对商标图像检索模型进行更新，直至商标图像检索模型在验证集上的验证效果不再提升，则结束训练。本发明根据相似度剔除容易样本、挖掘难分样本，充分利用了少部分难分样本，更有针对性的对神经网络参数进行调整，可以较好地推迟模型收敛/过拟合，使训练更充分，效果更好。本发明还涉及商标图像检索模型训练系统、存储介质及计算机设备。