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公开(公告)号：CN116704451A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310638550.5
申请日：2023-06-01
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自引导特征挖掘网络的车辆重识别方法，步骤如下：构造自引导特征挖掘网络；训练自引导特征挖掘网络，自引导特征挖掘网络中主干网络部分使用ImageNet‑1K预训练的ViT进行参数初始化；使用已训练的自引导特征挖掘网络进行车辆重识别。本发明与传统的车辆重识别方法相比，自引导特征挖掘网络引入噪音补丁过滤分支消除图像背景对特征提取的干扰；自引导特征挖掘网络引入显著特征提取分支挖掘图像细粒度特征；消除背景对特征提取的干扰和挖掘细粒度特征能够提取出更具有鉴别性的车辆特征，从而提高了车辆重识别任务的准确率，并且不依赖额外的模型和标签信息(如背景、车灯、车窗标注等)。
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