[发明专利]一种基于双聚类协作学习的跨域行人重识别方法在审
| 申请号： | 202111041143.3 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113743314A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 郭继峰;庞志奇;李明;戚铭 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双聚类协作学习的跨域行人重识别方法。包括如下步骤：1：利用风格迁移模型实现源域和目标域之间的迁移，之后两个特征提取模型Net 1和Net 2分别在源域和源域生成图像集上进行监督学习；2：利用Net 1和Net 2对目标域和目标域生成图像集进行特征提取，之后利用DBSCAN方法对特征进行聚类；3：核对聚类结果，选取高置信度的结果分别优化Net 1和Net 2。本发明设计的双聚类方法通过核对两个域上的聚类结果，为模型优化选取了具有高置信度的样本对，最终提升了模型在目标域上的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双聚类 协作 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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