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基于深度学习的行人重识别研究综述

     

摘要

随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战.为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集(Market-1501、CUHK03等)上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望.

著录项

  • 来源
    《计算机应用研究》|2020年第11期|3220-32263240|共8页
  • 作者单位

    中国民航大学 计算机科学与技术学院 天津300300;

    中国民航大学 民航信息技术科研基地 天津300300;

    中国民航大学 计算机科学与技术学院 天津300300;

    中国民航大学 民航信息技术科研基地 天津300300;

    中国民航大学 计算机科学与技术学院 天津300300;

    中国民航大学 民航信息技术科研基地 天津300300;

    中国民航大学 计算机科学与技术学院 天津300300;

    中国民航大学 民航信息技术科研基地 天津300300;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    行人重识别; 监督学习; 半监督学习; 弱监督学习; 无监督学习;

  • 入库时间 2023-07-24 18:55:18

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