[发明专利]一种基于无监督跨模态的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202210084577.X | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114495004A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 潘春燕;洪培衔;吴岸聪;郑伟诗 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督跨模态的行人重识别方法，包括以下步骤：S1、使用具有跨模态标签的源数据集预训练一个局部特征提取网络；S2、使用S1预训练好的局部特征网络初始化单模态聚类跨模态匹配框架的三个网络；S3、使用负责单模态的网络提取模态特定的特征用于单模态聚类；S4、使用负责混合模态的网络输出模态共享的特征计算聚类中心，并进行不同模态聚类的匹配和融合，得到新的伪类标；S5、利用得到的伪类标，使用三元组损失对这三个网络同时进行有监督训练；S6、重复步骤S3至S6多次，直到伪类标被更新15次。本发明不仅考虑了域差异的问题，也考虑了模态差异的问题，从而学习得到跨模态跨域的具有鲁棒性的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 跨模态 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学，未经中山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210084577.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
