[发明专利]一种基于多注意力联合学习的图像行人重识别方法和系统有效
| 申请号： | 202010369889.6 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111539370B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 韩守东;罗善益;张宏亮;刘东海生 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多注意力联合学习的图像行人重识别方法和系统，属于图像处理技术领域。本发明在ResNet50特征提取网络中引入了Soft注意力和高阶注意力，利用两种不同类型的注意力对特征提取的互补作用，改善了特征提取网络对于行人特征的学习能力，使得特征提取网络关注行人图像中更具有判别性的特征。为获得更精确的注意力特征，提出多级注意力损失函数，利用这种损失损失函数指导特征提取网络的训练学习，进一步改善特征提取网络对于行人特征的学习能力。在学习行人全局特征的同时，融合特征提取网络中的中级特征以及加强了对行人局部特征的学习，提升网络学习行人特征之间细微差别的能力，提升网络在图像行人重识别上的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 联合 学习 图像 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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