[发明专利]基于改进GhostNet的多分支行人重识别方法在审
| 申请号： | 202011481203.9 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112528879A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 高云园;翟家豪;曹震;黄金诚;张卷卷;董骅 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进GhostNet的多分支行人重识别方法，首先将GhostNet提取的行人特征经过1ⅹ1卷积，降低通道数，再将特征图送入ResNet50的layer4和layer5，加深特征的通道信息，然后复制成三个分支,第一个分支进行最大池化均值归一化和降维卷积后得到一个全局特征，第二和第三个分支除了处理得到全局特征外，还分别对特征进行水平切割，第二个划分为2，第三个划分为3，在分别进行最大池化均值归一化和降维卷积后得到相应的特征，最后将得到的特征按全局特征和局部特征的不同分别送入三元组损失和交叉熵损失训练。训练160个迭代后，用数据集的query集和gallery集来评估模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 ghostnet 分支 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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