公开(公告)号：CN117133015A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311050670.X

申请日：2023-08-21

Applicant: 南昌大学

Inventor： 闵卫东 ,  白冬 ,  汪琦 ,  韩清 ,  盖迪

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于细粒度交互网络的换衣行人重识别方法，S1，对换衣行人数据集图像预处理，通过像素采样生成换衣后图像；S2，采用ResNet50作为主干网络，将初始图像和生成图像一同输入主干网络，提取它们的特征向量F和引入空间注意力模块获得其对应的细粒度特征；S3，构建成对交互网络，将细粒度特征交互嵌入到特征空间和F，通过non‑local模块自适应地融合相似的上下文信息，获得具有判别力的特征区域，用于行人身份的检索；S4，通过多个损失函数联合对行人特征进行优化。本发明引入注意力算法聚焦于服装区域之外的细粒度空间特征；设计成对交互网络，进一步抑制服装区域对模型的影响，提升模型的鉴别能力。