[发明专利]一种多任务联合判别学习的车辆重识别方法有效
| 申请号： | 202010432575.6 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111652293B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 李垚辰;吴潇;宋晨明;刘跃虎 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学苏州研究院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多任务联合判别学习的车辆重识别方法。方法通过多分支的网络联合学习多个任务，来获取车辆的细粒度判别性特征。网络通过属性学习和ID学习两个分支获取网络输出特征向量，同时再用一个度量学习和ID学习任务来约束该特征向量，通过这四个任务联合学习来获取更加鲁棒的特征。其中ID学习使用了不同于其他方法的ArcFL损失函数，度量学习使用了不同于其他方法的Trihard损失函数。通过创新性网络结构的提出和损失函数的改进，使车辆重识别和检索的精度得到显著提升。本发明基于道路监控场景的大型车辆数据集实现，可以有效地应用于车辆查找任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 联合 判别 学习 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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