基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置，方法包括：得到每一个批次的数据的原始特征；将原始特征输入伪任务数据转换模块，分别得到每一个原始特征经过场景风格转换后对应的旧场景特征和新场景特征；在旧场景特征上计算域内和域间跨场景一致性损失函数，进行伪任务身份辨别性学习；计算旧场景特征样本和新场景特征样本的两两相似度，进行伪任务知识蒸馏；把新场景特征输入新场景的分类器后计算交叉熵损失函数，进行身份辨别性学习；计算每一个样本对应的旧场景特征和新场景特征距离，进行跨场景一致性学习。本发明能够在先后学习的多个场景下部署不断更新迭代的模型，从而达到降低训练模型和人工维护的成本的目的。
基本信息
专利标题 ：
基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114419672A
申请号 ：
CN202210058995.1
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
冼宇乔郑伟诗葛汶杭吴岸聪
申请人 ：
中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
李斌
优先权 ：
CN202210058995.1
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V20/52 G06V10/74 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20220119
申请日 : 20220119
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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