[发明专利]一种基于分阶段特征学习的跨域行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010854297.3 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112069940B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 种衍文;彭程威;潘少明 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06V10/74;G06V40/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 胡琦旖 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于行人重识别技术领域，公开了一种基于分阶段特征学习的跨域行人重识别方法，包括基于带标签的源域数据集获得带标签的源域样本，并输入至行人通用相似度模型中进行训练得到初始模型；基于无标签的目标域数据集获得无标签的目标域样本，并输入至初始模型中进行特征提取得到行人特征；根据行人特征，采用互近邻伪标签分配法计算得到目标域样本的伪标签；基于目标域样本的伪标签构成带标签的目标域样本，并输入至行人通用相似度模型中进行训练得到部署模型；将待查询样本输入至部署模型中进行特征提取，得到待查询的行人特征并匹配输出检索结果。本发明解决了现有技术中跨域行人重识别准确度较低的问题，能够获得准确度高的跨域性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分阶段 特征 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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