[发明专利]一种基于混合学习的跨域行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110158298.9 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112861705B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 郭继峰;庞志奇;李林辉;李星 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于混合学习的跨域行人重识别方法。包括如下步骤：1：设计基于生成对抗网络的风格迁移模型，利用标记的源域数据对风格迁移模型进行训练；2：设计基于特征提取网络的行人重识别模型，特征提取网络之后连接了两个分别用于监督学习和无监督学习的模块；3：设计动态权重函数动态的调整两种学习方式的权重，从而动态的对特征提取网络进行训练，最终完成跨域行人重识别任务。本发明设计了监督学习和无监督学习两种模块、结合了源域和目标域的数据对行人重识别模型进行训练。本发明还设计了动态权重函数动态地结合两种学习方式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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