公开(公告)号：CN114782997B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202210517995.3

申请日：2022-05-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 张毅锋 ,  杜天文

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/32 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于多损失注意力自适应网络的行人重识别方法及系统。该方法以多损失注意力自适应网络为框架，首先采用行人重识别数据集来训练网络的权重。在完成训练后，将待检测的图像输入到该网络中，与图像库中的行人进行比对，检索出正确的行人图像。与传统的方法相比，本发明利用多损失注意力自适应网络，通过多层非线性变化网络，对图像进行特征提取，同时通过优化损失函数，更新网络参数。本发明可以完成行人图像的检索功能，具有识别准确率高的优点。

公开(公告)号：CN114782997A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210517995.3

申请日：2022-05-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 张毅锋 ,  杜天文

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06V10/32 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于多损失注意力自适应网络的行人重识别方法及系统。该方法以多损失注意力自适应网络为框架，首先采用行人重识别数据集来训练网络的权重。在完成训练后，将待检测的图像输入到该网络中，与图像库中的行人进行比对，检索出正确的行人图像。与传统的方法相比，本发明利用多损失注意力自适应网络，通过多层非线性变化网络，对图像进行特征提取，同时通过优化损失函数，更新网络参数。本发明可以完成行人图像的检索功能，具有识别准确率高的优点。