用于文本人员搜索的弱对齐正样本增强方法及系统

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及用于文本人员搜索的弱对齐正样本增强方法及系统。针对现有基于文本的人员搜索过程中对具有挑战性的弱对齐正样本处理不充分，导致模型性能受限的不足，本发明采用如下技术方案：用于文本人员搜索的弱对齐正样本增强方法包括：获取图文对数据集；提取特征并分别编码到共享的语义嵌入空间；识别弱对齐正样本对并进行权重提升；创建用来训练模型的考虑了权重提升的损失函数；通过迭代优化损失函数，更新模型参数，使原先被错误排序的正确匹配弱正样本能够被更准确地排序至更高排名。本发明的有益效果是：通过增加这些错误排序的正样本对在训练损失中的贡献，模型被引导更加关注这些困难样本。