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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于光谱信息过滤的可见光红外行人重识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）获取原始数据，划分训练集、验证集和测试集并进行预处理；（2）将得到的批量训练样本随机组成跨模态图像对；（3）基于PyTorch搭建三分支行人重识别网络并设置训练参数；（4）将训练时期分为V‑T和V‑I两个阶段，当处于V‑T阶段时，计算语义一致损失更新网络权重，将过渡模态作为过滤条件，从可见光模态中保留与红外模态最为相关的光谱信息；（5）当处于V‑I阶段时计算级联聚合损失，更新网络权重，直接在可见光和红外模态间实现模态对齐，提取模态共享表示；使用验证集验证算法的精度，保存最优精度的网络权重。
主权项：1.一种基于光谱信息过滤的可见光红外行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取原始数据，划分训练集、验证集和测试集并进行预处理；（2）将步骤（1）处理过的批量训练样本随机组成跨模态图像对；（3）基于PyTorch搭建三分支行人重识别网络并设置训练参数，原始的训练样本以及合成的过渡图片作为网络输入，提取行人表征；（4）将训练时期分为V-T和V-I两个阶段，当处于V-T阶段时，计算语义一致损失更新网络权重，将过渡模态作为过滤条件，从可见光模态中保留与红外模态最为相关的光谱信息；（5）当处于V-I阶段时计算级联聚合损失，更新网络权重，直接在可见光和红外模态间实现模态对齐，提取模态共享表示；在训练过程中，使用验证集验证算法的精度，保存最优精度的网络权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于光谱信息过滤的可见光红外行人重识别方法及系统
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