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公开(公告)号:CN119863823A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202510061803.6
申请日:2025-01-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/143 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于超图驱动软语义动态学习的可见光‑红外行人重识别方法,步骤如下:将行人图像划分为训练集和测试集,并进行数据增强;利用自注意力机制提取行人层次化软语义特征;利用门控机制进行通道和空间方向的跨阶段特征融合;计算模态对齐损失,缩小可见光与红外特征的差异;利用超图神经网络动态地探索所提取的软语义之间的关系;使用联合损失训练网络直至收敛;测试集行人重识别。通过使用本发明不仅有效地捕捉并动态地融合层次化的软语义特征,提取模态不变的特征,弥合可见光与红外模态之间的差距,还能自适应地探索语义之间的高阶关系,有效地学习模态不变语义,减少模态间的差异,显著提高可见光‑红外行人重识别的效果。