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摘要：本申请提供图特征传递方法、目标跟踪方法及图特征传递装置，方法包括：根据当前目标视频流对应的各个候选目标的特征向量生成N部图的节点特征集合和对应的边特征集合；将N部图的节点特征集合和边特征集合输入预设的图消息传递神经网络模型，以使该图消息传递神经网络模型基于至少一个图消息传递层，对节点特征集合中的各个节点特征向量以及边特征集合中的各个边特征向量进行特征传递，以输出N部图对应的特征更新后的节点特征集合和边特征集合。本申请能够在无需预先区分候选目标是否真实的基础上，有效提高视频帧中图像和目标特征消息传递的准确性及可靠性，进而能够有效提高基于特征传递结果进行目标跟踪的有效性及准确性。

主权项：1.一种图特征传递方法，其特征在于，包括：根据当前目标视频流对应的各个候选目标的特征向量生成N部图的节点特征集合和对应的边特征集合；将所述N部图的节点特征集合和边特征集合输入预设的图消息传递神经网络模型，以使该图消息传递神经网络模型基于至少一个图消息传递层，对所述节点特征集合中的各个节点特征向量以及所述边特征集合中的各个边特征向量进行特征传递，以输出所述N部图对应的特征更新后的节点特征集合和边特征集合；所述将所述N部图的节点特征集合和边特征集合输入预设的图消息传递神经网络模型，以使该图消息传递神经网络模型基于至少一个图消息传递层，对所述节点特征集合中的各个节点特征向量以及所述边特征集合中的各个边特征向量进行特征传递，以输出所述N部图对应的特征更新后的节点特征集合和边特征集合，包括：将所述N部图的节点特征集合和边特征集合输入预设的图消息传递神经网络模型，以使该图消息传递神经网络模型在所述N部图中分别选择不同的节点作为当前的目标节点，并针对每次选取的所述目标节点基于所述图消息传递层执行预设的节点消息传递步骤，以分别得到所述N部图中的各个所述节点各自对应的节点特征更新向量并形成特征更新后的节点特征集合；以及，所述图消息传递神经网络模型还在所述N部图中分别选择不同的边作为当前的目标边，并针对每次选取的所述目标边基于所述图消息传递层执行预设的边消息传递步骤，以分别得到所述N部图中的各个边各自对应的边特征更新向量并形成特征更新后的边特征集合；所述图消息传递层包括：用于执行所述节点消息传递步骤的节点特征传递单元；其中，所述节点消息传递步骤包括：在所述N部图的节点特征集合中遍历所述目标节点对应的所有邻居节点的节点特征向量，并自所述N部图的边特征集合中遍历所述目标节点与邻居节点之间所有邻居边的边特征向量，以拼接得到所述目标节点对应的各个不同的结果集合，其中，每个所述结果集合中均包含有所述目标节点的节点特征向量、一个所述邻居节点的节点特征向量和一个邻居边的边特征向量之间的对应关系；拼接所述目标节点的各个所述结果集合以得到对应的拼接张量；将所述拼接张量输入预设的特征映射函数，以使该特征映射函数基于预设的第一待学习参数输出所述拼接张量对应的消息张量；将所述消息张量输入预设的实数映射函数，以使该实数映射函数基于预设的第二待学习参数输出所述消息张量对应的实数形式的消息传递权重；将所述消息张量对应的消息传递权重与所述N部图的各个边关联，以得到所述N部图中每个边各自对应的两个节点的消息传递权重；在所述消息张量的各个批方向上分别选取最大值，以得到所述目标节点的最大消息张量；将所述最大消息张量和所述目标节点的节点特征向量输入预设的节点特征更新函数，以使该节点特征更新函数基于预设的第三待学习参数输出所述目标节点对应的节点特征更新向量；所述图消息传递层包括：用于执行所述边消息传递步骤的边特征传递单元；其中，所述边消息传递步骤包括：对预先获取的所述目标边关联的两个节点的消息传递权重进行归一化指数函数映射，以得到对应的阈值；将所述目标边关联的两个节点各自对应的节点特征更新向量、预先获取的阈值以及所述目标边的边特征向量输入预设的边特征更新函数，以使该边特征更新函数基于预设的第四待学习参数输出所述目标边对应的边特征更新向量。

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百度查询： 北京国数智联科技有限公司 图特征传递方法、目标跟踪方法及图特征传递装置