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基于自标签精炼深度学习模型的无监督行人重识别方法

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本发明提供了基于自标签精炼深度学习模型的无监督行人重识别方法，涉及行人重识别技术领域，本方法包括步骤：S1：获取不带标签的行人图片数据集其中N表示数据集中图片的数量，xi表示数据集中第i张行人图片，将每张图片的尺寸调整为相同高度和宽度，并进行预处理；S2：构建自标签精炼深度学习模型，将预处理的训练数据输入网络，提取图片样本的多粒度特征；其中，多粒度特征包括全局特征、上半身特征和下半身特征。本方法能够通过局部特征对伪标签进行更正，从而缓解因跨视角造成的同个行人的图片上的差异，并提高网络对噪声标签的鲁棒性。

著录项

公开/公告号CN114648779A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-21

原文格式PDF
申请/专利权人宁波大学;
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申请/专利号CN202210246604.9
发明设计人余晓婷;郭立君;张荣;
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申请日2022-03-14
分类号G06V40/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82;
代理机构宁波甬致专利代理有限公司;
代理人袁波
地址 315021 浙江省宁波市江北区风华路818号宁波大学
入库时间 2023-06-19 15:43:06

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法律状态公告日

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法律状态
2022-06-21

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1. 基于样本过滤与伪标签精炼的无监督行人重识别方法 [P] . 中国专利： CN114332517A . 2022-04-12
2. 一种基于伪标签自纠正的无监督行人重识别方法 [P] . 中国专利： CN112507901B . 2022.05.24