一種基于分類權(quán)重等距分布損失模型的行人重識別方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011247963.3 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112446305A | 公開（公告）日 | 2021-03-05 |
| 申請公布號 | CN112446305A | 申請公布日 | 2021-03-05 |
| 分類號 | G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 劉杰豪;林旭;楊釗;陶大鵬 | 申請（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)吳家營街道仕林街9棟3樓2號 | ||
| 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別方法，該方法主要解決行人重識別任務(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)；將測試行人圖片輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)得到對應(yīng)的歸一化特征向量，利用這些特征向量完成行人重識別。該方法從損失函數(shù)的角度出發(fā)，針對行人數(shù)據(jù)集中樣本不平衡現(xiàn)象的問題，在分類空間中對分類權(quán)重向量進(jìn)行約束，以緩解樣本不平衡對模型訓(xùn)練的影響，提高行人重識別的準(zhǔn)確率。?? |
