[发明专利]一种基于多任务深度学习的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201911102809.4 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110852276B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 刘静;徐晓刚;李冠华;管慧艳 | 申请（专利权）人： | 杭州云栖智慧视通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州信与义专利代理有限公司 33450 | 代理人： | 丁浩 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的行人再识别方法，包括以下步骤：构建多任务深度学习网络，包括骨干网络和三个子任务网络，所述子任务网络包括全局特征网络、人体部件分割网络和行人属性网络；分别构建三个子任务网络的损失函数，加权求和得到多任务深度学习网络的损失函数；准备每个子任务网络的训练数据集，并进行训练；将多任务深度学习网络中的子任务网络输出的特征向量拼接，作为多任务深度学习网络最终的输出特征。本发明提高了行人再识别的准确率和模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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