[发明专利]基于轻量级网络的行人再识别系统及实现方法在审
| 申请号： | 201810259439.4 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108491884A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 郑伟诗;吴伟基;吴岸聪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级网络的行人再识别系统及实现方法，系统包括：图像处理模块、行人再识别神经网络训练模块以及行人再识别系统测试模块；所述图像处理模块通过数据增广技术增加图片数据量以及图片的变化性；所述行人再识别神经网络训练模块包括神经网络构架模块和网络训练模块；所述神经网络构架模块根据神经网络的特点，构建轻量级双通道神经网络，所述网络训练模块，对扩充后的图像数据进行训练；所述测试模块用于验证行人测试系统的性能，所述测试性能通过累计匹配特性曲线和Rank‑k正确率来表征。本发明通过轻量级双通道网络来实现，通过加入两个子网络，使本发明的轻量级网络能更好的去学习有用的信息，提取的特征可以更好地识别行人。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 轻量级网络 识别系统 神经网络训练 图像处理模块 测试模块 构架模块 网络训练 双通道 测试系统 测试性能 匹配特性 图片数据 图像数据 变化性 正确率 构建 网络 验证 学习 图片 | ||
【主权项】：
1.基于轻量级网络的行人再识别系统，其特征在于，包括：图像处理模块、行人再识别神经网络训练模块以及行人再识别系统测试模块；所述图像处理模块，用于通过数据增广技术增加图片数据量以及图片的变化性，以达到神经网络模型训练结果的提升；所述行人再识别神经网络训练模块包括神经网络构架模块和网络训练模块；所述神经网络构架模块，用于根据神经网络的特点，构建轻量级双通道神经网络，所述神经网络构架模块，采用如下的策略构建神经网络；A、利用全局池化层来代替全连接层，用全局池化层可大大减少参数量；B、采用bottle‑neck的网络结构，用1*1的卷积层与3*3的卷积层的组合去代替传统的只用3*3的卷积层；C、通过增加使用双通道轻量级网络提升网络性能；所述网络训练模块，将训练数据集合划分为两个数据子集合，一个作为训练集合，一个作为验证集合，对扩充后的图像数据进行训练；所述行人再识别系统测试模块用于验证行人测试系统的性能，所述测试性能通过累计匹配特性曲线和Rank‑k正确率来表征。
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