[发明专利]一种基于深度多模型协同的半监督行人重识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310477178.4 | 申请日： | 2023-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN116630880A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 黄文丽;王子豪;逯丽芬 | 申请（专利权）人： | 苏州凌图科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/62;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 刘志刚 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市中国（江苏）自由贸易试验*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度多模型协同的半监督行人重识别方法及系统，包括：获取多个视图数据，根据所述多个视图数据构建训练样本集，所述训练样本集包括有标签训练样本和无标签训练样本；获取多个异构神经网络模型，根据所述训练样本集对多个异构神经网络模型进行一次训练，得到初始模型；基于所述初始模型交替迭代进行无标签训练样本的伪标签生成和多个异构神经网络模型的二次训练，直至生成目标伪标签。本发明利用部分有标签样本和大量无标签样本对多个异构神经网络模型进行训练，并发挥多个异构神经网络特征的多样性对无标签训练样本进行特征提取，同时利用自适应权重多视图聚类方法进行神经网络特征聚类，从而得到具有较好精确度的伪标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 模型 协同 监督 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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