公开(公告)号：CN115909201A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211410937.7

申请日：2022-11-11

Applicant: 复旦大学

Inventor： 沙犇 ,  范佳媛 ,  甘中学 ,  陈涛

IPC: G06V20/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统，涉及图像识别领域，该方法包括：将待识别行人图像输入行人重识别模型中，输出行人重识别结果；行人重识别模型为根据训练集对教师网络和学生网络进行联合学习训练获得的；教师网络和学生网络均为多分支网络，多分支网络包括共享层、全局分支、局部分支和输出层；全局分支对特征图进行全局平均池化；局部分支对获得的多个不同尺度的特征向量进行融合；输出层对全局分支和局部分支的输出进行特征融合，获得特征融合向量，将特征融合向量与查询库中行人图像的特征向量的余弦相似度最高的行人图像对应的行人身份作为行人重识别模型的输出。本发明提高了遮挡行人重识别的准确性。