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基于DCN的无监督域自适应行人重识别方法

         

摘要

为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型.针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训练过程中提出使用CycleGAN生成不同相机风格图像缓解相机风格差异性问题;提出多损失协同训练的方法实现CycleGAN和复用CNN模型的迭代优化进一步提高识别准确率.实验结果表明,本文提出的方法在源域DukeMTMC-reID/Market-1501和目标域Market-1501/DukeMTMC-reID下进行实验,mAP和Rank-1分别达到了68.7%、64.1%和88.2%、78.1%.本文所提出的模型有效缓解了行人被遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,与现有方法比较,有更好的识别效果.

著录项

  • 来源
    《液晶与显示》 |2021年第11期|1573-1582|共10页
  • 作者单位

    东北林业大学 信息与计算机工程学院 黑龙江 哈尔滨150040;

    东北林业大学 机电工程学院 黑龙江 哈尔滨 150040;

    黑龙江林业智能装备工程研究中心 黑龙江 哈尔滨 150040;

    东北林业大学 信息与计算机工程学院 黑龙江 哈尔滨150040;

    黑龙江林业智能装备工程研究中心 黑龙江 哈尔滨 150040;

    东北林业大学 信息与计算机工程学院 黑龙江 哈尔滨150040;

    呼伦贝尔学院 内蒙古 呼伦贝尔 021008;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    DCN; 生成对抗网络; 无监督域自适应; 多损失训练;

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