[发明专利]基于分支学习和分层伪标签的行人重识别网络训练方法有效
| 申请号： | 202110812690.0 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113609927B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 邵洁;马潇雨;罗岩;杨润霞 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分支学习和分层伪标签的行人重识别网络训练方法，行人重识别网络为相互平均教学网络，训练方法包括：获取标签数据集和无标签数据集，将标签数据集作为一层，将无标签数据集分为N层，并对各层的无标签数据分别赋值伪标签，形成N层伪标签数据，N为常数；构建分支学习框架，包括N+1个共享权重的相互平均教学网络分支，其中一个分支用于输入标签数据进行训练，其余N个分支分别对应输入N层伪标签数据进行训练；构建各分支的损失函数，确定分支学习框架的总损失函数，基于总损失函数进行多轮训练，每一轮训练过程中对无标签数据集重新进行分层。与现有技术相比，本发明训练的网络更加精确，训练时网络的收敛速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 学习 分层 标签 行人 识别 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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