图像特征提取网络训练方法及相关装置

本申请公开了一种图像特征提取网络训练方法及相关装置，涉及神经网络技术领域，在获取图像数据集之后，先利用图像数据集确定各个训练批次的包括查询样本、与查询样本对应的正样本和负样本的训练样本集，再针对每个训练批次利用训练样本集，采用动量对比学习方式基于负样本队列对图像特征提取网络进行训练，并基于训练批次中的负样本对负样本队列进行更新，更新后的负样本队列的头部保留有训练批次中的负样本中的困难样本。该方案中，对负样本队列进行更新时优先保留了各训练批次的困难样本，使得图像数据集中的困难样本得到充分训练，进而提升了对比学习效果和图像特征提取网络的鲁棒性，保证了提取的图像特征质量以及后续的图像处理效果。