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可提高跨模態(tài)行人重識別算法精度的特征學(xué)習(xí)框架

2021-05-10 | pdf | 2.61 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為了提升跨模態(tài)行人重識別算法的識別精度,提出了一種基于改進(jìn)困難三元組損失的特征學(xué)習(xí)框架。首先,改進(jìn)了傳統(tǒng)困難三元組損失,使其轉(zhuǎn)換為全局三元組損失。其次,基于跨模態(tài)行亼重識別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變化的問題,設(shè)計了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失,以配合全局三元組損失進(jìn)行模型訓(xùn)練。在改進(jìn)困難三元組損失的基礎(chǔ)上,首次在跨模態(tài)行人重識別模型中設(shè)計屬性特征來提高模型的特征提取能力。最后,針對跨模態(tài)行亼重識別中岀現(xiàn)的類別失衡問題,首次將 Focal loss用于替代傳統(tǒng)交叉熵?fù)p失來進(jìn)行模型訓(xùn)練。相比現(xiàn)有算法,在ReεDB數(shù)據(jù)集實驗中,所提框架在各項指標(biāo)中均有1.9%~6.4%的提升。另外,通過消融實驗證明了3種方法均能提升模型的特征提取能力。

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