一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法

    公开(公告)号:CN112016687B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202010842670.3

    申请日:2020-08-20

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 冯昊 蔡登

    Abstract: 本发明公开了一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法,包括以下步骤:(1)分别从源域数据集和目标域数据集中采样数据,使用卷积神经网络获得各自的嵌入特征表达;(2)将得到的嵌入特征表达分别存入源域缓存和目标域缓存中;(3)使用在源域数据上训练得到的图卷积神经网络获得目标域图像的邻居作为其伪标签,并存入伪标签缓存中;(4)根据邻居伪标签生成目标域图像的组伪标签;(5)使用邻居伪标签和组伪标签以及对应的损失函数共同训练模型,直到模型收敛;(6)对训练好的模型,进行行人重识别的应用。利用本发明,能够更加深入地挖掘难区分的正样本作为伪标签,提升行人重识别模型在目标域的匹配能力。

    一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法

    公开(公告)号:CN112016687A

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202010842670.3

    申请日:2020-08-20

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 冯昊 蔡登

    Abstract: 本发明公开了一种基于互补伪标签的跨域行人重识别方法,包括以下步骤:(1)分别从源域数据集和目标域数据集中采样数据,使用卷积神经网络获得各自的嵌入特征表达;(2)将得到的嵌入特征表达分别存入源域缓存和目标域缓存中;(3)使用在源域数据上训练得到的图卷积神经网络获得目标域图像的邻居作为其伪标签,并存入伪标签缓存中;(4)根据邻居伪标签生成目标域图像的组伪标签;(5)使用邻居伪标签和组伪标签以及对应的损失函数共同训练模型,直到模型收敛;(6)对训练好的模型,进行行人重识别的应用。利用本发明,能够更加深入地挖掘难区分的正样本作为伪标签,提升行人重识别模型在目标域的匹配能力。

    一种考虑场景和关键参数的省域天然气发电成本预测方法

    公开(公告)号:CN116664160A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310566382.3

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种考虑场景和关键参数的省域天然气发电成本预测方法,涉及能源效益计算的技术领域。方法包括建立省域天然气发电成本构成一般模型;基于单因素敏感性分析法、蒙特卡洛法量化省域天然气发电成本构成一般模型中关键参数的影响程度和敏感性程度;基于典型场景生成法设计省域天然气发电机组运行一般场景和典型场景;基于蒙特卡洛法模拟多场景和关键参数对省域天然气发电成本构成一般模型的双重不确定性;基于前景理论分析省域天然气发电成本构成一般模型的决策不确定性。本发明能够较为准确地分析了多场景和不同关键参数下省域天然气发电成本的不确定性和变化趋势,并为省域天然气发电机组规模规划、建设及推广提供全面的指导意义。

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