[发明专利]一种无监督域自适应的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010583041.3 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111967294B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 徐健锋;潘纯杰;刘澜;吴俊杰;邹伟康;江飞翔 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 党冲 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无监督跨域自适应的行人重识别方法，该方法包括以下步骤；S1:在源域预训练初始模型；S2利用初始模型提取目标域多粒度特征，生成多粒度特征分组集合,对每个分组集合计算距离矩阵；S3对距离矩阵进行聚类分析，生成簇内点和噪声点,估计簇中样本的硬伪标签；S4根据聚类结果，估计每个样本的软伪标签用以处理噪声点,更新数据集；S5在更新的数据集上重新训练模型，直至模型收敛；S6根据预设的迭代次数，循环步骤2‑5；S7将测试集数据输入模型提取多粒度特征，根据特征相似度得到最终重识别结果；本发明利用源域和目标域，挖掘目标域数据天然相似性，在无标签的目标域上提升模型准确率，降低模型对标签的依赖性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 自适应 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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