[发明专利]一种基于改进CycleGAN数据增强的行人重识别方法在审
申请号: | 202210463431.6 | 申请日: | 2022-04-28 |
公开(公告)号: | CN114821650A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 杨真真;邵静;杨永鹏;杨震;蔡云峰 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06V40/10 | 分类号: | G06V40/10;G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 田凌涛 |
地址: | 210023 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于改进CycleGAN数据增强的行人重识别方法,一是构造数据增强的完整行人重识别识别框架;二是将姿态约束子网络嵌入原始CycleGAN网络中,并通过分割和二值化将彩色行人图像转换为掩膜图像,在训练过程中实时获得行人姿势;三是进一步构造可以约束源图像姿态的损失函数,使得当学习风格类型和人的身份ID到目标域时,保持姿态一致;四是引入半监督学习的多伪正则化标签方法为未标记的数据分配标签,并通过动态更新的训练策略,进一步提高这种方法的有效性;整个方案在行人重识别上,无论从改进CycleGAN生成的增强图片的效果,还是行人重识别的准确率,相较其他经典行人重识别网络,都具有明显的优势。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 cyclegan 数据 增强 行人 识别 方法 | ||
【主权项】:
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