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基于属性挖掘和推理的模型训练方法及行人再识别方法

摘要

本发明公开了一种基于属性挖掘和推理的模型训练方法及行人再识别方法,属于计算机视觉领域,包括:建立第一训练网络并进行训练,以完成对基础网络的训练;在第一训练网络中加入属性特征提取器,得到第二训练网络并进行训练,以完成对属性特征提取器的训练;在第二训练网络中加入注意力网络,得到第三训练网络并进行训练,以完成对通道注意力模块和空间注意力模块的训练;在第三训练网络中加入用于属性推理的图卷积模块,得到第四训练网络并进行训练,以完成对图卷积模块的训练;去掉第四训练网络中的分类器,得到行人再识别模型;利用行人再识别模型提取行人的全局特征,以得到查询结果。本发明能够提高行人再识别的准确性和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN110598543A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中科技大学;

    申请/专利号CN201910719182.0

  • 发明设计人 凌贺飞;王子扬;李平;史宇轩;

    申请日2019-08-05

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人曹葆青;李智

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2024-02-19 17:04:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190805

    实质审查的生效

  • 2019-12-20

    公开

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