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公开(公告)号：CN116386082A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310191949.3
申请日：2023-03-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于计算机视觉的多标签分类领域，具体涉及一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法，包括：获取行人图像并预处理；构建双路网络属性识别模型；使用双路网络同时训练的方式训练构建的模型；利用训练好的模型对待测的行人图像进行识别，实现行人属性的多标签识别。本发明能在遇到新场景下的行人识别时，利用现有带标签数据训练模型，减少新数据集的标注成本，同时克服不同行人属性数据集中数据差异过大的问题，减少迁移学习中负迁移的负面影响，从而提高行人属性识别模型的属性识别能力，增加模型的泛化性能，降低行人识别模型对标注数据的需求，减轻对人力标注数据的依赖。
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