[发明专利]多任务网络跨域行人重识别模型构建方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202010904082.8 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112036322B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 丁贵广;沈乐琦;何涛 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/82;G06V10/762;G06V20/70;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 秦莹 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于行人属性的多任务网络跨域行人重识别模型构建方法、系统及装置，所述方法包括：在源域，将具有标注的行人图片输入到骨干网络，通过所述骨干网络输出特征图，将所述特征图分别输入行人属性分支和行人身份分支进行多任务学习，输出所述行人图片的多维特征，得到预训练的多任务网络跨域行人重识别模型；在目标域，将未标注的行人图片输入到预训练的多任务网络跨域行人重识别模型，通过聚类算法对所述多任务网络跨域行人重识别模型输出的多维特征进行聚类，将聚类的结果作为行人图片的伪标注；将目标域中带有所述伪标注的行人图片重新输入到所述多任务网络跨域行人重识别模型，进行有监督的迭代训练，在每轮迭代中均进行重新聚类，并将聚类的结果作为目标域中行人图片的伪标注，直到所述多任务网络跨域行人重识别模型的性能饱和，得到最终的多任务网络跨域行人重识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 网络 行人 识别 模型 构建 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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