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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明提供一种基于标记分布学习的多源域领域泛化行人重识别系统及方法，至少包括训练模块、类别间关系挖掘模块、领域分布对齐模块和训练方式模块，所述系统通过类别间关系挖掘模块挖掘不同类别间的关系信息并标记，再根据标记分布反映的领域间关系对类别标记分布进行修改，通过领域分布对齐模块使模型对类别所处领域以外的领域更多且同等关注，缓解源域和目标域之间的域差，从标记分布学习的角度解决了领域泛化行人重识别问题，一方面挖掘了不同类别之间的关系提升了模型的判别性，另一方面消除了不同领域之间的数据分布差异提升了模型的泛化性，进一步推动行人重识别应用的实际落地。
主权项：1.基于标记分布学习的多源域领域泛化行人重识别系统，其特征在于：至少包括训练模块、类别间关系挖掘模块、领域分布对齐模块和训练方式模块；所述训练模块用于多个源域对行人重识别网络进行训练，对多个源域数据集提取图像特征进行网络训练，并获取每个样本在网络中分类器的预测输出；所述类别间关系挖掘模块通过引入标记分布学习为每个行人类别生成一个标记分布，所述标记分布通过计算神经网络的分类器输出得到，并采用在线更新的形式累加更新；所述领域分布对齐模块用于忽略类别所在领域的其他类别的标记，使模型更加关注类别所处领域以外的领域，再给其他领域赋予同等程度的关注，从而对齐数据特征分布、拉近领域距离；所述训练方式模块用于计算系统中的损失函数，用损失函数进行模型训练，使得模型收敛，领域分布差异被消除；所述系统通过类别间关系挖掘模块挖掘不同类别间的关系信息并标记，再根据标记分布反映的领域间关系对类别标记分布进行修改，通过领域分布对齐模块使模型对类别所处领域以外的领域更多且同等关注，缓解源域和目标域之间的域差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于标记分布学习的多源域领域泛化行人重识别系统及方法
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