[发明专利]一种基于细粒度判别网络与二阶重排序的车辆重识别方法有效
| 申请号： | 202010523812.X | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111797700B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 闵卫东;汪琦;黄铁梅;刘慧婷;赵浩宇 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 许莹莹 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于细粒度判别网络与二阶重排序的车辆重识别方法，所述方法主要由两个部分组成：细粒度判别网络和二阶段重排序算法；所述细粒度判别网络的整个网络架构采用多元损失来监督，由两部分组成：孪生网络和细粒度网络；所述二阶段重排序算法融合两部分的深度特征向量来计算最终的融合特征，并将其分为两个阶段。在本发明中，细粒度判别网络可用于提取更多细微特征并改进重排序方法。首先，将孪生网络和细粒度网络结合以提取融合特征。提取的特征具有更强的判别细微差异的能力。应用二阶段重排序算法来获得样本均值特征，然后将其添加到最终距离度量中，使得匹配列表中的前k个候选样本所包含的正样本数量增加了。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 判别 网络 二阶重 排序 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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