[发明专利]一种基于实例感知和匹配感知的重识别方法在审
| 申请号： | 202110221813.3 | 申请日： | 2021-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN112836673A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;矫炳亮;杨路;王云龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实例感知和匹配感知的重识别方法，所用重识别网络包括一个主干网络和三个分支，分别为全局分支、基于自引导的动态卷积分支和基于相互引导的动态卷积分支；利用在ImageNet上预训练的Resnet50作为主干网络；由浅层网络和动态卷积神经网络构成两个动态卷积分支；通过动态卷积核来提取每张图片的有效特征表达，基于相互引导的动态卷积支路在提取特征时将每一对输入图像视为独立的单元，每一对输入图像之间相互提供动态卷积核以获得辨识性特征，最终实现图像的重识别。本发明能更好地发现与挖掘独异性的实例特征，提升模型的目标自适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 实例 感知 匹配 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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