[发明专利]一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别方法有效
| 申请号： | 202010685999.3 | 申请日： | 2020-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN111914911B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 胡聪;李超;许川佩;朱爱军;黄喜军;张本鑫;梁志勋 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 陈跃琳 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别方法，利用RepNet的特性，负责标签属性分类的粗粒度学习通道将车辆的颜色信息和车辆型号信息提取出来，通过抑制层将提取的特征对后面的细粒度相似性学习进行反馈，消除掉那些嵌入到细粒度学习通道中的粗粒度属性特征，这样既节省了训练时间，又可以让细粒度学习时将更多地注意力关注在复杂特征的提取上，来提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 相对 距离 学习 模型 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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