[发明专利]一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010076639.3 | 申请日： | 2020-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN111259850B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 黄德双;伍永 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法，包括：构建行人重识别训练网络；按照预设训练参数进行网络超参数调节，得到学习网络；屏蔽多尺度表征学习和随机批掩膜分支，得到测试网络，将测试集输入测试网络后得到对应测试识别结果；判断测试识别结果准确率是否大于或等于预设值，若判断为是，则将实际数据集输入学习网络，否则重新训练网络；最后屏蔽多尺度表征学习和随机批掩膜分支，得到应用网络，将查询图像输入应用网络后得到对应的识别结果。与现有技术相比，本发明使用随机批掩膜策略、多尺度表征学习以及损失函数联合训练，能够捕获行人图像更细节性的判别力特征，并提取到局部的重要的被抑制的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 随机 批掩膜 尺度 表征 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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