[发明专利]一种基于深度学习的多级特征提取网络行人再识别方法在审
| 申请号： | 202110652283.8 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113591545A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 杨戈;丁鑫 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学珠海校区 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 519085 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多级特征提取网络行人再识别方法，其步骤包括：1)对行人再识别网络进行每一轮训练时，提取每一图像对应的次级特征和全局特征；2)将全局特征以及每一次级特征分别依次通过BN、全连接层、Circle Loss、标签平滑、Softmax Loss处理后得到一对应的损失值；将全局特征分别通过Center Loss、Triplet loss with adaptiveweights计算一损失值；3)根据所得各损失值计算一总损失值，调整网络参数；4)利用训练完成后的网络获取各待识别图像特征；计算各待识别图像特征与目标图像特征的相似度，再进行相似度排序，获得与目标图像相似图片列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多级 特征 提取 网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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