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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了基于多帧验证Re‑ID的无监督多目标跟踪模型的训练成型方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明基于对比学习和多帧验证策略训练模型的特征表达能力，即训练无监督Re‑ID模块，同时引入动态遮挡估计以便模型更加准确地处理遮挡情况，然后将无监督Re‑ID模块和动态遮挡估计模块结合到一个基于JDE范式地在线多目标框架FairMOT中，进而规避了传统JDE范式难以实现实时跟踪、遮蔽不便于跟踪问题的同时，进一步避免了传统JDE范式的实时性低，且检测分支和嵌入分支存在竞争的问题，进而提高了整体多目标跟踪下的速度和精度。
主权项：1.基于多帧验证Re-ID的无监督多目标跟踪模型的训练成型方法，其特征在于：至少包括以下步骤：S1：训练无监督Re-ID模块，所述训练无监督Re-ID模块至少包括用于嵌入分支的网络结构训练，通过搭建对应网络结构的损失函数完成网络结构训练；S2：采用监督式设计训练动态遮挡估计模块；S3：对目标检测方法训练，通过搭建对应目标检测方法的损失函数完成目标检测方法训练，所述目标检测方法为基于中心点的目标检测方法，所述目标检测方法网络的backbone选用的是DLA-34，所述目标检测方法为检测分支；S4：将检测分支、无监督Re-ID模块和动态遮挡估计模块整合到FairMOT框架下；S5：基于S1-S4构成基于多帧验证Re-ID的无监督多目标跟踪模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于多帧验证Re-ID的无监督多目标跟踪模型的训练成型方法
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