[发明专利]一种目标重识别神经网络及其构建方法和应用有效
| 申请号： | 201910925813.4 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110738146B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 桑农;韩楚楚;邵远杰;郑若辰;高常鑫 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种目标重识别深度神经网络及其构建方法和应用，方法包括：构建深度神经网络，其包括多分支注意力机制网络；采用深度神经网络，提取训练集中每个图像样本的融合特征并采集各分支提取的该图像样本的分支特征；基于所有融合特征和分支特征，采用多种损失函数和正则项约束，调整深度神经网络参数并重复提取特征，完成网络构建；其中，正则项约束用于约束各分支间的空间注意力互补性和特征空间互补性。本发明在卷积神经网络中引入多分支的注意力机制，并通过正则项约束，用于约束各分支间的空间注意力互补性和特征空间互补性，增强各分支之间特征提取的互补性和多样性，有效提高目标重识别的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 识别 神经网络 及其 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种目标重识别深度神经网络构建方法，其特征在于，包括：/nS1、构建深度神经网络，其包括多分支注意力机制网络；/nS2、采用所述深度神经网络，提取训练集中每个图像样本的融合特征并采集各分支提取的该图像样本的分支特征；/nS3、基于所有所述融合特征和所述分支特征，采用多种损失函数和正则项约束，调整所述深度神经网络参数并重复执行S2，直至达到终止条件，完成网络构建；其中，所述正则项约束用于约束各分支间的空间注意力互补性和特征空间互补性。/n
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