迁移学习、行人重识别方法及相关设备
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种迁移学习、行人重识别方法及相关设备。迁移学习方法包括：将源域图像和目标域图像输入目标识别模型，获取源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征、目标域图像的局部特征；其中，目标识别模型至少包括全局分支网络和局部分支网络，利用全局分支网络提取得到源域图像的全局特征和目标域图像的全局特征，利用局部分支网络提取得到目标域图像的局部特征；利用源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征以及目标域图像的局部特征计算目标识别模型的损失；基于目标识别模型的损失，更新目标识别模型的模型参数。通过上述方式，本发明能够对齐源域图像与目标域图像的特征分布，以有利于提高目标识别模型的识别性能。
基本信息
专利标题 ：
迁移学习、行人重识别方法及相关设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463552A
申请号 ：
CN202111619619.7
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邵晓雯潘华东
申请人 ：
浙江大华技术股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市滨江区滨安路1187号
代理机构 ：
深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何倚雯
优先权 ：
CN202111619619.7
主分类号 ：
G06V10/42
IPC分类号 ：
G06V10/42 G06V10/44 G06V10/74 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V40/10
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/42
申请日 : 20211227
申请日 : 20211227
2022-05-10 ：
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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