[发明专利]基于类中心域对齐的判别无监督跨域行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110669014.2 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113553906A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 张志忠;谢源;马利庄;张晨阳 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于行人重识别技术领域，具体涉及基于类中心域对齐的判别无监督跨域行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一，准备源域样本和目标域样本，将源域和目标域的样本送入CNN骨架网络，提取得到行人图像特征；步骤二，对源域行人图像特征进行分类学习，得到类别中心，对目标域行人图像特征进行聚类学习，得到聚类中心；步骤三，根据聚类损失，得到可靠样本后，对未标记样本进行伪标签动态指派，计算相应聚类损失；步骤四，对类别中心和聚类中心进行对抗学习，计算域对齐损失；步骤五，梯度反向传播，优化网络，输出并测试行人重识别模型。本发明提升了特征的判别性，加速了网络收敛，相比于现有领域自适应和聚类方法，提升了输出行人表征的判别性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 中心 对齐 别无 监督 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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