[发明专利]一种基于图学习的全局结构信息嵌入网络的目标重识别方法在审
| 申请号： | 202210609475.5 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115049894A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 郎丛妍;陈诗迪;魏莉莉;许喆铭;李浥东;王涛;冯松鹤;金一 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06V40/10 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 毛燕生 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图学习的全局结构信息嵌入网络的目标重识别方法，包括步骤：数据集分类及预处理、训练集上图的构建和初始化、训练深度学习模型、测试深度学习模型。本发明利用图学习理论并通过图卷积神经网络自动学习这种全局结构信息，将该关系嵌入所学的特征中，获得更有表征能力的图形表示，将目标重识别问题转化为新的边预测问题，从而更快更准确地判断数据间的关系，提高了目标重识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 全局 结构 信息 嵌入 网络 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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