一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法，包括以下步骤：(1)分别从源域数据集和目标域数据集中采样数据，使用卷积神经网络获得各自的嵌入特征表达；(2)将得到的嵌入特征表达分别存入源域缓存和目标域缓存中；(3)使用在源域数据上训练得到的图卷积神经网络获得目标域图像的邻居作为其伪标签，并存入伪标签缓存中；(4)根据邻居伪标签生成目标域图像的组伪标签；(5)使用邻居伪标签和组伪标签以及对应的损失函数共同训练模型，直到模型收敛；(6)对训练好的模型，进行行人重识别的应用。利用本发明，能够更加深入地挖掘难区分的正样本作为伪标签，提升行人重识别模型在目标域的匹配能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112016687A
申请号 ：
CN202010842670.3
公开（公告）日 ：
2020-12-01
申请日 ：
2020-08-20
授权号 ：
CN112016687B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
冯昊蔡登
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 ：
彭剑
优先权 ：
CN202010842670.3
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2020-12-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20200820
申请日 : 20200820
2020-12-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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