[发明专利]一种基于GAN的无监督自适应行人重识别方法有效
| 申请号： | 201911234544.3 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN110929679B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 殷海兵;郑声晟;章天杰;黄晓峰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN的无监督自适应行人重识别方法，包括如下步骤：步骤一，源域训练，在带有标签的源数据集上预训练CNN模型，通过采用批量归一化、一个全连接层、Adam优化器代替SGD，共同作用来训练CNN模型，解决了在源数据集上预训练CNN模型基线性能不足的问题；步骤二，自训练，采用所述预训练的CNN模型提取无标签目标数据集的特征，通过聚类获得伪标签，通过GAN来调整所述聚类，通过所述聚类获得的伪标签训练所述CNN模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan 监督 自适应 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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