[发明专利]一种基于无监督学习的行人重识别方法和装置在审
| 申请号： | 202310323821.8 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116030502A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 贺菁菁;徐晓刚;王军;张锦明 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/762;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 311100 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于无监督学习的行人重识别方法和装置，通过无监督行人重识别行人重识别模型前向传播获取样本的特征向量，利用聚类算法给未标注数据集中每个样本分配类别标签并保存每个聚集的中心向量；在每个样本中，基于当前样本的特征向量及类别标签，通过计算该特征向量均值与聚类中心的距离进行有监督的学习，计算新的聚类中心的中心向量，并更新行人重识别神经网络模型的权重参数，继续下一次迭代，直到收敛。本发明实现了在无标签数据集上的伪标签自动生成，增强了模型对于噪声数据的鲁棒性，大大减小了存储器对于内存空间的高额要求；均值采样计算的方法加快了模型参数更新速度，提高训练效率，提升模型应用的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 行人 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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