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公开(公告)号：CN116433931A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310397081.2
申请日：2023-04-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/62 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化网络的长时间隔的行人重识别方法，应用于无人机场景。该方法包括：使用无人机设备远程控制拍摄包含在不同日期的同一行人在不同服装特征的数据集，将同一个行人的多张图片标记为同一个类别；使用预训练的轻量级主干网络模型作为特征提取器，将行人图片输入模型中提取出特征表示；在训练时每个batch会根据轻量级主干网络提取的特征，通过多类N对损失函数为每个样本计算出最相似的正样本；样本在训练的过程中会随着每个batch传入大间隔余弦损失函数，以实现最小类内方差和最大类间方差，以提高每个样本分类正确的概率；根据训练中每个batch中样本的类别信息和特征维度，计算损失函数，减少类内变化并增加类间变化。
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