一種基于分類權(quán)重等距分布損失模型的行人重識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011247963.3 申請(qǐng)日 -
公開(公告)號(hào) CN112446305A 公開(公告)日 2021-03-05
申請(qǐng)公布號(hào) CN112446305A 申請(qǐng)公布日 2021-03-05
分類號(hào) G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I 分類 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 劉杰豪;林旭;楊釗;陶大鵬 申請(qǐng)(專利權(quán))人 云南聯(lián)合視覺科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳中一聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 唐佳芝
地址 650000云南省昆明市呈貢區(qū)吳家營(yíng)街道仕林街9棟3樓2號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于分類權(quán)重等距分布損失模型的行人重識(shí)別方法,該方法主要解決行人重識(shí)別任務(wù)中樣本不平衡問題。包括步驟:將行人圖片輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲得行人特征向量;對(duì)行人特征向量以及分類層中的權(quán)重向量進(jìn)行歸一化操作;由歸一化權(quán)重向量計(jì)算權(quán)重等距分布損失,由歸一化后的行人特征和權(quán)重向量計(jì)算分類損失;利用權(quán)重等距分布損失和分類損失訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);將測(cè)試行人圖片輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)得到對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量,利用這些特征向量完成行人重識(shí)別。該方法從損失函數(shù)的角度出發(fā),針對(duì)行人數(shù)據(jù)集中樣本不平衡現(xiàn)象的問題,在分類空間中對(duì)分類權(quán)重向量進(jìn)行約束,以緩解樣本不平衡對(duì)模型訓(xùn)練的影響,提高行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率。??