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一种融合ViT的跨模态行人重识别方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-615-9594-5589
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V40/10;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/40;G06V10/22;G06T5/00;G06T3/60;G06N3/04;G06F16/532类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供了一种基于深度学习模型的跨膜态行人重识别方法及装置,属于人工智能图像处理领域,方法的主要步骤为:对行人的可见光图像和红外图像使用数据增强技术以增加图像数据的多样性;使用ResNet50网络和ViT模块融合设计一种混合双通路深度学习网络模型,可以用来提取可见光和红外两种模态图像的特征;该模型的损失函数使用分类损失函数和改进的三元损失函数的组合,并且这两个损失函数的权重随训练过程中损失函数的值的改变而改变,从而能够平衡两个损失函数在模型训练过程中的重要度;在使用过程中,使用该模型提取不同模态图像的特征,并以此判断不同图像是否表示为同一个行人。
附件下载:  (原始资料备查)

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