一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011247963.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112446305A | 公开（公告）日 | 2021-03-05 |
| 申请公布号 | CN112446305A | 申请公布日 | 2021-03-05 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘杰豪;林旭;杨钊;陶大鹏 | 申请（专利权）人 | 云南联合视觉科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 | 代理人 | 唐佳芝 |
| 地址 | 650000云南省昆明市呈贡区吴家营街道仕林街9栋3楼2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法，该方法主要解决行人重识别任务中样本不平衡问题。包括步骤：将行人图片输入到卷积神经网络以获得行人特征向量；对行人特征向量以及分类层中的权重向量进行归一化操作；由归一化权重向量计算权重等距分布损失，由归一化后的行人特征和权重向量计算分类损失；利用权重等距分布损失和分类损失训练卷积神经网络；将测试行人图片输入到训练好的网络得到对应的归一化特征向量，利用这些特征向量完成行人重识别。该方法从损失函数的角度出发，针对行人数据集中样本不平衡现象的问题，在分类空间中对分类权重向量进行约束，以缓解样本不平衡对模型训练的影响，提高行人重识别的准确率。 |
