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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：一种基于特征聚合和软分界策略的跨模态行人重识别方法，构建基于ResNet‑50的端到端双流网络模型，模型包括两个单模态特征网络和一个模态共享特征网络；利用部分级特征提取方法，将从模态共享特征网络中得到的3D特征图均匀切分成多个部分；利用重要性特征聚合模块根据各段粗略的部分级局部特征提取行人具有辨别性的特征，利用公开数据集，以软分界中心三元组损失函数和带有标签平滑操作的身份损失函数联合训练模型；利用训练后的模型，进行可见光‑红外光跨模态行人重识别。本发明能够进一步提升跨模态行人重识别的准确率。
主权项：1.一种基于特征聚合和软分界策略的跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建基于ResNet-50的端到端双流网络模型，模型包括两个单模态特征网络和一个模态共享特征网络；所述两个单模态特征网络分别用于提取可见光单模态特征和红外光单模态特征，所述模态共享特征网络用于根据所述可见光单模态特征和红外光单模态特征提取模态共享特征；步骤2，利用部分级特征提取方法，将从模态共享特征网络中得到的3D特征图均匀切分成多个部分，以便从每个部分中提取一段粗略的部分级局部特征，代表行人的整个空间结构特征信息；步骤3，利用重要性特征聚合模块根据各段粗略的部分级局部特征提取行人具有辨别性的特征，提高跨模态行人重识别的准确率；步骤4，利用公开数据集，以软分界中心三元组损失函数和带有标签平滑操作的身份损失函数联合训练模型；步骤5，利用训练后的模型，进行可见光-红外光跨模态行人重识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于特征聚合和软分界策略的跨模态行人重识别方法
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