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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置，涉及图像识别领域，构建行人重识别模型、第一教师模型和第二教师模型，行人重识别模型包括轮廓单元和暴露单元，将轮廓空间注意力模块作为第一学生模型并与第一教师模型进行蒸馏学习，构造轮廓流中由掩码引导的注意力损失；将暴露空间注意力模块作为第二学生模型并与第二教师模型进行蒸馏学习，构造暴露流中由掩码引导的注意力损失；构造面部信息损失和REID损失；根据轮廓流中由掩码引导的注意力损失、暴露流中由掩码引导的注意力损失、面部信息损失和REID损失构造总损失函数并对行人重识别模型进行训练，得到经训练的行人重识别模型以进行行人重识别，解决背景和衣服因素的干扰问题。

主权项：1.一种基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含目标行人的待查询的行人图像以及包含至少一张待搜索的行人图像的图像集；构建行人重识别模型、第一教师模型和第二教师模型，所述行人重识别模型包括轮廓单元和暴露单元，所述轮廓单元包括第一特征提取模块、轮廓空间注意力模块和第一MBN网络，行人图像输入到所述第一特征提取模块，得到第一中间特征图，所述第一中间特征图输入到所述轮廓空间注意力模块，得到第一注意力图，将所述第一注意力图应用到所述第一中间特征图上，得到第一精细特征图，所述第一精细特征图输入到所述第一MBN网络，得到第一轮廓嵌入特征和第二轮廓嵌入特征；所述暴露单元包括第二特征提取模块、暴露空间注意力模块和第二MBN网络，行人图像输入到所述第二特征提取模块，得到第二中间特征图，所述第二中间特征图输入到所述暴露空间注意力模块，得到第二注意力图，将所述第二注意力图应用到所述第二中间特征图上，得到第二精细特征图，所述第二精细特征图输入到所述第二MBN网络，得到第一暴露嵌入特征和第二暴露嵌入特征；在所述行人重识别模型的训练过程中，将所述轮廓空间注意力模块作为第一学生模型并与所述第一教师模型进行蒸馏学习，以构造轮廓流中由掩码引导的注意力损失；将所述暴露空间注意力模块作为第二学生模型并与所述第二教师模型进行蒸馏学习，以构造暴露流中由掩码引导的注意力损失；基于第一学生模型和第一教师模块以及第二学生模型和第二教师模型构造面部信息损失；分别基于所述第一轮廓嵌入特征和第一暴露嵌入特征构造第一交叉熵损失和第二交叉熵损失，基于所述第二轮廓嵌入特征和第二暴露嵌入特征构建批量硬三元组损失，根据所述第一交叉熵损失、第二交叉熵损失和批量硬三元组损失构造REID损失；根据所述轮廓流中由掩码引导的注意力损失、暴露流中由掩码引导的注意力损失、面部信息损失和REID损失构造总损失函数，基于所述总损失函数对所述行人重识别模型进行训练，得到经训练的行人重识别模型；利用所述经训练的行人重识别模型结合所述待查询的行人图像和所述图像集中的待搜索的行人图像进行行人重识别，得到行人重识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华侨大学 基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置