公开(公告)号：CN111931624A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010767119.7

申请日：2020-08-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟福金 ,  朱逸成

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及行人重识别系统领域，具体涉及一种基于注意力机制的轻量级多分支行人重识别方法及系统，包括：获取带有行人的图片集合作为数据集，对数据集进行预处理；将预处理后的数据集输入到主干网络中通过多个轻量级模块对全局特征提取以构建全局支路；将全局特征支路提取的特征分享到局部分支中，构建局部分支，进行局部特征提取；联合全局分支损失和局部分支损失进行交叉熵损失求解，并将损失之和回传给神经网络进行迭代训练；训练完成后，将包含行人的图像输入到训练好的神经网络模型中，按照相似度进行排序得到行人重识别结果，并对行人图片进行可视化。本发明计算成本较低，精度高，便于在移动端部署，增加了相关产品的适用性。

公开(公告)号：CN111931624B

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN202010767119.7

申请日：2020-08-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟福金 ,  朱逸成

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及行人重识别系统领域，具体涉及一种基于注意力机制的轻量级多分支行人重识别方法及系统，包括：获取带有行人的图片集合作为数据集，对数据集进行预处理；将预处理后的数据集输入到主干网络中通过多个轻量级模块对全局特征提取以构建全局支路；将全局特征支路提取的特征分享到局部分支中，构建局部分支，进行局部特征提取；联合全局分支损失和局部分支损失进行交叉熵损失求解，并将损失之和回传给神经网络进行迭代训练；训练完成后，将包含行人的图像输入到训练好的神经网络模型中，按照相似度进行排序得到行人重识别结果，并对行人图片进行可视化。本发明计算成本较低，精度高，便于在移动端部署，增加了相关产品的适用性。