一種漸進(jìn)增強(qiáng)自學(xué)習(xí)的無(wú)監(jiān)督跨領(lǐng)域行人再識(shí)別方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010420131.0 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111598004A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-08-28 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111598004A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-08-28 |
| 分類號(hào) | G06K9/00(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 沈春華;張欣彧;李崢嶸 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 北京星閃世圖科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 西安中科匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 劉玲玲 |
| 地址 | 102206北京市昌平區(qū)沙河鎮(zhèn)能源東路1號(hào)院1號(hào)樓3層308-8 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種漸進(jìn)增強(qiáng)自學(xué)習(xí)的無(wú)監(jiān)督跨領(lǐng)域行人再識(shí)別方法，該方法首先是在有標(biāo)簽原始域數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)模型上提取無(wú)標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)集的初始特征，計(jì)算相似度得分矩陣，利用HDBSCAN聚類給予目標(biāo)域數(shù)據(jù)偽類標(biāo)，并利用基于Triplet損失函數(shù)進(jìn)行模型重訓(xùn)，隨后使用基于Softmax損失函數(shù)在帶有聚類中心特征初始化分類層的網(wǎng)絡(luò)模型上再次進(jìn)行重訓(xùn)，兩階段交替循環(huán)學(xué)習(xí)，相互修正，最后提取網(wǎng)絡(luò)模型的判別特征作為圖片的特征表征，進(jìn)行特征層面的比對(duì)。采用本發(fā)明提供的方法能夠逐漸增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型的收斂能力及高模型的信息表征能力，進(jìn)而能夠提高網(wǎng)絡(luò)模型在無(wú)標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)上的泛化能力，從而能夠提高無(wú)監(jiān)督跨領(lǐng)域行人再識(shí)別精度。?? |
