[发明专利]一种基于困难五元组的跨模态行人重识别方法在审
| 申请号： | 202010250662.X | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111597876A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 赵云波;林建武;唐敏;李灏 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于困难五元组的跨模态行人重识别方法，首先构建跨模态行人重识别模型，使用卷积神经网络提取图像特征，嵌入特征连接身份损失和排序损失，用单模态行人重识别数据集进行预训练；然后对训练批次图像进行选取，使用已有的单模态行人重识别网络进行行人特征提取，根据输入图像的特征向量构建困难五元组，困难五元组损失函数联合身份损失函数进行训练。最终在跨模态行人重识别数据集SYUS‑MM01上实现优越的精度。本发明将单一模态行人重识别迁移至跨模态行人重识别任务中，可扩展性、便利性高；收敛速度快、精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 困难 五元组 跨模态 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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