基于twins多层级特征的行人重识别方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于twins多层级特征的行人重识别方法，方法流程如图1所示。首先提取twins的第三阶段和第四阶段的特征图，将第三阶段的特征图经过设计的一个Convblock，其中包括二维卷积，均值归一化层，SE注意力层，激活函数层，水平切分得到两局部特征图，再经过池化，降维等操作得到两个特征向量；将第四阶段的特征图经过池化降维等操作得到一个特征向量。将这三个特征向量分别经过三个分类层得到三个预测分类。最后将特征向量送入三元组损失，预测分类送入交叉熵损失和中心损失进行联合训练。训练80个迭代后，模型进入拟合状态，最后用数据集的query集和gallery集来评估模型的性能。

基本信息

专利标题：

基于twins多层级特征的行人重识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114419665A

申请号：

CN202111579207.5

公开（公告）日：

2022-04-29

申请日：

2021-12-22

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

高云园翟家豪张卷卷张卫张启忠

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号

代理机构：

代理人：

优先权：

CN202111579207.5

主分类号：

G06V40/10

IPC分类号：

G06V40/10 G06V10/40 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08

法律状态

2022-05-20 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20211222

2022-04-29 ：

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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