[发明专利]一种基于可微图学习的行人重识别模型的弱监督训练方法在审
| 申请号： | 202011303629.5 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112395997A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 张吉祺;林倞;聂琳;王广润;王广聪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于可微图学习的行人重识别模型的弱监督训练方法，该方法首先将行人图片按拍摄时间段分组成袋并分配袋类别标签；然后，捕获每一个袋中所有图片之间的依赖关系，来为该类别的袋中每张图片生成可靠的伪行人类别标签，作为行人重识别模型训练的监督信息；然后，进行行人重识别模型和图模型的一体训练；将图模型损失和重识别损失的线性组合作为总损失函数，利用反向传播算法更新网络所有层的参数。本发明不需要繁重的人工标注成本、几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可微图 学习 行人 识别 模型 监督 训练 方法 | ||
【主权项】：
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