[发明专利]一种基于互相关注意力机制的跨模态行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110113099.6 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112906493A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 邵文斌;刘玉杰;周彩云 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于互相关注意力机制的跨模态行人重识别方法，属于计算机视觉领域中图像检索方向的一个子任务。此方法既要解决不同人物ID的匹配问题，同时还要解决RGB图像和红外图像的模态差异问题。此方法将自然语言处理(NLP)领域比较流行的Transformer经过创新应用到行人重识别领域，用来解决模态间的差异问题。此方法主要内容包括：数据增强、多模态特征提取、跨模态图像生成、跨模态Transformer机制、多重损失函数。本发明的方法中最具创新性的部分是跨模态Transformer机制，既有模态内的self‑attention，又有跨模态co‑attention，可以有效的缩小模态间差异，同时不会丢弃模态特有特征。此方法针对模型各个组成部分的训练要求设计多种损失函数并定义超参数平衡各损失函数的权重，并且网络模型可以端到端训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 互相 注意力 机制 跨模态 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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