[发明专利]基于多损失融合模型的车辆再识别方法有效
| 申请号： | 202010148337.2 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111382690B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李旻先;许诗瑞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V20/54;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多损失融合模型的车辆再识别方法，该方法针对车辆再识别问题，设计了一种深度卷积神经网络结构，采用一种多损失融合模型来联合监督深度卷积神经网络的训练，实现对车辆同ID样本差异和不同ID样本差异的联合优化，旨在学习到更具有辨别力的特征表达。其中，提出的多集群中心损失函数可以拉开类间距离并且拉近类内距离，使得属于同一ID的车辆特征尽可能的靠近类中心，有效提高了特征表达的辨别力。本发明提出的多损失融合模型，结合多种数据增强方式，有效地提高了车辆再识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 损失 融合 模型 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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