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基于归一化和特征增强的跨域行人重识别方法

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本发明属于行人重识别技术领域，尤其涉及基于归一化和特征增强的跨域行人重识别方法，包括建立识别网络模型、图像特征归一化、图像特征恢复、图像特征输出。本技术方案在不使用目标域数据的基础上能够有效抑制域间隙并增强行人判别特征，进而增强识别网络模型的泛化能力；借助残差连接思想使得实例归一化既能抑制风格差异又能防止信息的丢失，以此使提取到的特征具有域不变性的同时保持判别力；通过注意力单元CAB将空间信息融入通道中，并通过构建通道间的依赖关系自适应地调整各通道的特征权重，有效增强了行人特征。

著录项

公开/公告号CN113392786A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-14

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202110689585.2
发明设计人殷光强;贾召钱;王文超;曾宇昊;王春雨;
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申请日2021-06-21
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51211 成都天嘉专利事务所(普通合伙);
代理人毛光军
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 12:35:33

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-04-12

授权

发明专利权授予

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