CN116935438B 一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法 （西北工业大学）_第1页
CN116935438B 一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法 （西北工业大学）_第2页
CN116935438B 一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法 （西北工业大学）_第3页
CN116935438B 一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法 （西北工业大学）_第4页
CN116935438B 一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法 （西北工业大学）_第5页
已阅读5页，还剩16页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于模型结构自主进化的行人图像重本发明公开了一种基于模型结构自主进化2在训练过程中，通过不断进化深层和浅层语义的交互份信息的弱监督下对特征尺度进行进化，生成尺度进fl将首先被送入进化门控函数中，通过卷积和自适应最大池化得到BX3x1的特征向量，并送入SoftMax得到尺度进化分数，选取α的最大概率值并激活对3步骤1_3_1：多部位细粒度对齐模块的输入为步骤1_2中生成的自进化的多尺度特征，2.根据权利要求1所述的一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法，其特征4.根据权利要求1所述的一种基于模型结构自主进化的行人图像重识别方法，其特征45在身份信息的弱监督下对特征尺度进行进化，生[0014]fL将首先被送入进化门控函数中，通过卷积和自适应最大池化得到B×3×1的特批归一化和正切激活函数对特征的非线性分布进行重新映射，生成精炼进化[0020]在得到精炼进化特征和尺度进化分数α后，生成当前层进化单元的最终输6[0024]步骤1_3：多部位细粒度对齐模块用于提取图像级部件掩码过滤视觉无关的背景s:引入轻量级语义分割头，利行人图像检索任务的准确率。特别地，在国际基准数据集Partial_ReID上达到88.7％的7积和自适应最大池化得到B×3×1的特征向量，并送入SoftMax得到尺度进化分数α,选取α8和正切激活函数对特征的非线性分布进行重新映射，生成精炼进化特征由公式可[0056]在得到精炼进化特征和尺度进化分数α后，可以生成进化单元的最终输出第一个路由层对应尺度的进化单元并将处理结果送入当前路由层激活的下化单元ef"和通过下采样和保持分辨率操作，将其所进化的尺度特征送入L层的进化[0060]步骤1_3：所述在多部位细粒度对齐模块致力于提取图像级部件掩码过滤视觉无9[0072]将原始行人图像统一缩放为384*128大小，训练图像使用随机水平翻转、随机填[0076]本发明使用最难抽样的方式为每个图像抽取一个来自同ID的样本和一个来自不相似性最高的L张图像最为检索结果，如果这些图像中存在与查询样例ID相同的图像则认

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论