[发明专利]一种行人重识别模型训练的方法、装置和设备有效
| 申请号： | 202210181439.3 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114663685B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 蒋敏;马磊;孔军 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V10/62 | 分类号： | G06V10/62;G06V40/10;G06V20/30;G06V10/42;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/098 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种行人重识别模型训练的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：基于两个卷积神经网络构建两个行人重识别网络模型；将目标域图像集输入每个行人重识别网络模型中，利用卷积神经网络和Transformer提取中间特征；利用全局子值池化模块对中间特征进行处理，输出最终特征值，并进行聚类分析，得到硬伪标签；构建每个行人重识别网络模型的时序平均模型，将目标域图像集输入每个时序平均模型中，得到软伪标签；利用软硬伪标签代优化行人重识别网络模型，选取目标行人重识别网络模型。本发明通过Transformer和全局子值池化模块获得高质量的特征信息，通过聚类得到更高质量的伪标签，大幅提高模型性能，提高行人重识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行人 识别 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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