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公开(公告)号：CN119049083A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411044775.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法，包括构建基于Transformer的遮挡行人重识别主干网络；构建粗粒度与细粒度特征提取模块；构建权重提取模块，利用细粒度特征提取权重；构建特征加权模块，利用细粒度特征提取到的权重对粗粒度特征进行动态加权，获取偏置特征；构建基于粗粒度特征和偏置特征的损失函数，利用训练集训练模型，测试集挑选最优模型。该方法通过细粒度特征提供的信息，对粗粒度特征的权重进行动态调整，减弱粗粒度特征中遮挡带来的干扰，同时不需要引入额外身体线索训练模型，从而达到了高精度与高效率的遮挡行人重识别。
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