[发明专利]一种基于主动学习的行人重识别模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 202010883005.9 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN111967429B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 丁贵广;何涛 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及计算机技术领域，公开了一种基于主动学习的行人重识别模型训练方法，包括：获取监控区域的多个图像获取单元采集的无标注的视频数据，得到原始视频数据集；对每个所述图像获取单元采集的无标注的视频数据进行行人检测与追踪，得到行人图像数据集；将所述行人图像数据集作为训练样本输入到初始的行人重识别模型，利用主动学习策略对所述初始的行人重识别模型进行训练，直至所述初始的行人重识别模型的参数满足训练停止条件。本申请基于主动学习训练的行人重识别模型可以适用于更多行人识别场景，可以提高行人重识别的识别结果准确率，节省数据标注成本。本申请还公开了一种基于主动学习的行人重识别模型训练装置、电子设备及存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 学习 行人 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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