CN113989838B 行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质 （中山大学）

本发明公开了一种行人重识别模型训练方2获取预设的第一行人图像，并确定所述第一行人图像的第一全局将所述第二全局特征信息输入到预设的掩模生成器，得到多个掩模个所述掩模图像对所述第一全局特征信息进行局部特征提取，得到多个第一局部特征信根据多个所述第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据所述根据所述局部特征向量和所述全局特征向量确定训练数据集，并所述确定所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征信息通过全局特征提取网络提取所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征其中，所述第一全局特征信息的宽度和所述第二全局特征信息全局特征信息的高度和所述第二全局特征信息所述根据多个所述第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据根据多个所述第二局部特征信息确定多个第一特征向量，进而对多对所述第一全局特征信息进行全局最大池化，得到第三全局特征对所述掩模图像和所述第一全局特征信息进行张量积运算，得到根据所述训练样本和对应的分类标签确定训练根据所述预测分类结果和所述分类标签确定训根据所述损失值通过反向传播算法逐层更新所述卷积3将所述第二行人图像输入到如权利要求1至4中任一项所述的行人重识别模型训练方全局特征提取模块，用于获取预设的第一行人图像，并确定所述第局部特征提取模块，用于将所述第二全局特征信特征向量确定模块，用于根据多个所述第一局部特征信息确模型训练模块，用于根据所述局部特征向量和所述全局特征向量确定通过全局特征提取网络提取所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征其中，所述第一全局特征信息的宽度和所述第二全局特征信息全局特征信息的高度和所述第二全局特征信息所述根据多个所述第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据根据多个所述第二局部特征信息确定多个第一特征向量，进而对多对所述第一全局特征信息进行全局最大池化，得到第三全局特征器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1至5中4[0002]行人重识别是利用计算机视觉技术将摄像头A出现的行人与摄像头B出现的行人[0004](2)针对遮挡情形下的行人重识别而引入行人关键点及行人语义等额外信息的网[0005](3)最新的基于transformer结构的模型TransReID虽然识别性能不错，但计算量[0016]通过全局特征提取网络提取所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局5第一全局特征信息的高度和所述第二全局特征[0035]将所述第二行人图像输入到如第一方面所述的行人重识别模型训练方法所得到到多个掩模图像，进而根据多个所述掩模图像对所述第一全局特征信息进行局部特征提6[0040]模型训练模块，用于根据所述局部特征向量和所述全局特征向量确定训练数据[0047]本发明实施例获取预设的第一行人图像并确定第一全局特征信息和第二全局特[0050]图2为本发明实施例提供的不同掩模图像数量下得到的行人重识别模型的Rank1[0051]图3为本发明实施例提供的不同局部-全局特征比下得到的行人重识别模型的7施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含[0057]参照图1，本发明实施例提供了一种行人重识别模型训练方法，具体包括以下步[0061]通过全局特征提取网络提取第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征g[0063]具体地，第一全局特征信息F和第二全局特征信息分别可表示为(c，hg样步长设为1时，可以使用Conv4的输出作为Conv5的输出作为Fg，此时c*＝1024，c=8g息f转换为512维的全局特征向量，控制局部特征与全局特征之比为g局部特征向量和全局特征向量作为训练样本，最小化预测值与真值的损失为目标进行训9的准确性可以通过损失函数(LossFunction)来衡量，损失函数是定义在单个训练数据上发明实施例通过掩模生成器可以自监督地生成符合语义的掩模图像，可以去除背景噪声，[0095]本发明实施例对掩模数p、局部-全局特征比γ以及局部特征的池化在数据集数量(MaskNumber)p下得到的行人重识别模型的Rank1(搜索结果中最靠前的一张图是正确结果的概率)和mAP(meanAveragePrecision，用于衡量算法的搜索能力)的对比示意所示为本发明实施例提供的不同局部-全局特征比γ下得到的行人重识别模型的Rankl和[0096]下表1示出了局部特征采用不同池化方式下得到的行人重识别模型的Rank1和mAP62.252.359.250.3[0099]将本发明实施例得到的行人重识别模型与其他同类模型的Ran特征加权池化以及局部-全局特征比在解决遮挡行人重识别方面的具有一定的有效性，可[0122]在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被说明，上述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适些等同的变形或替换