[发明专利]通过模态感知特征学习的跨模态目标跟踪方法及系统有效
| 申请号： | 202110214908.2 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112949451B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 李成龙;白曼;朱天昊;汤进 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张景云 |
| 地址： | 230039 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种通过模态感知特征学习的跨模态目标跟踪方法及系统；在VGG网络原有基础上增加了一个模态感知模块，以自适应地合并来自两个分支的有效特性；开发了一个两阶段的学习算法，以训练该网络的效率和有效性。在培训阶段，任意模态的训练样本的分类损失将被反向传播到两个模态分支。模态信息在训练阶段是可用的，在测试阶段是不可用的；使用一个两阶段的学习算法来有效地训练所提出的网络，重新训练最后的全连接层，模态感知融合模块来自适应的合并来自两个分支的有效特性，将任意模态作为输入以解决RGB和近红外模态之间的外观差距。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 感知 特征 学习 跨模态 目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
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