[发明专利]一种基于样本中心损失函数的跨模态行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110709230.5 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113569639B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 张汗灵;潘与维 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本中心损失函数的跨模态行人重识别方法，具体步骤包括：对跨模态行人重识别数据集进行数据增强和批采样；构建具有模态特异结构的深度特征提取模型；在深度特征提取模型后设置全局平均池化层，得到第一阶段特征用于计算样本中心损失；对第一阶段特征进行归一化，得到第二阶段特征用于计算身份分类损失；使用样本中心损失和身份分类损失联合监督跨模态行人重识别网络的训练；使用训练好的网络进行跨模态行人重识别。本发明提出的样本中心损失函数旨在缓解不同模态行人特征之间的显著差异，提高同类行人特征的一致性和异类行人特征的区分性，实现更好的跨模态行人重识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 中心 损失 函数 跨模态 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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