公开(公告)号：CN111476168B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202010270027.8

申请日：2020-04-08

申请人： 山东师范大学

发明人： 张化祥 ,  葛尧 ,  刘丽 ,  朱磊 ,  孙建德 ,  谭艳艳 ,  孟丽丽 ,  王琳 ,  冯珊珊

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种基于三阶段的跨域行人重识别方法和系统，包括：域自适应学习阶段，针对源域和目标域图像，利用域自适应网络进行处理，计算各项损失并更新域自适应网络参数；自监督训练阶段：通过伪标签对域自适应网络进行有监督训练，计算难采样三元组损失并更新网络参数；联合损失训练阶段，构建联合损失训练网络，定义标签平滑正则化损失和难采样三元组损失；对于目标域图像，输入联合损失训练网络，计算各项损失并更新联合损失训练网络参数，对待识别的图像数据，进行跨域行人重识别，该方法有效地集成了域自适应阶段、自监督聚类再训练阶段和联合损失学习阶段，相比较单一训练方式，进一步提高了跨域行人重识别准确度。

公开(公告)号：CN111476168A

公开(公告)日：2020-07-31

申请号：CN202010270027.8

申请日：2020-04-08

申请人： 山东师范大学

发明人： 张化祥 ,  葛尧 ,  刘丽 ,  朱磊 ,  孙建德 ,  谭艳艳 ,  孟丽丽 ,  王琳 ,  冯珊珊

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于三阶段的跨域行人重识别方法和系统，包括：域自适应学习阶段，针对源域和目标域图像，利用域自适应网络进行处理，计算各项损失并更新域自适应网络参数；自监督训练阶段：通过伪标签对域自适应网络进行有监督训练，计算难采样三元组损失并更新网络参数；联合损失训练阶段，构建联合损失训练网络，定义标签平滑正则化损失和难采样三元组损失；对于目标域图像，输入联合损失训练网络，计算各项损失并更新联合损失训练网络参数，对待识别的图像数据，进行跨域行人重识别，该方法有效地集成了域自适应阶段、自监督聚类再训练阶段和联合损失学习阶段，相比较单一训练方式，进一步提高了跨域行人重识别准确度。