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申请/专利权人：浙江理工大学科技与艺术学院
摘要：本发明公开了一种基于红外光‑可见光行人重识别的方法，涉及计算机视觉技术领域。包括：S1.获取数据；S2.数据预处理；S3.数据划分；S4.网络构建；S5.网络训练；S6.分类识别。本发明提出的DMFNet网络包括多层特征级联模块和双流特征生成模块，共同实现了对行人特征的全面增强，多层特征级联模块通过对每个阶段的特征进行细致提取，双流特征生成模块则通过生成多样性共享特征，丰富了行人的特征表达。
主权项：1.一种基于红外光-可见光行人重识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取数据：获取红外光-可见光行人重识别数据集；S2.数据预处理：对红外光-可见光行人重识别数据集进行预处理；S3.数据划分：将预处理后的红外光-可见光行人重识别数据集划分为训练集和测试集；S4.网络构建：构建基于多层特征级联模块和双流特征生成模块的DMFNet网络；S5.网络训练：将训练集输入DMFNet网络，通过损失函数更新网络权重参数，经过若干次训练后，得到训练好的DMFNet网络；S6.分类识别：将测试集输入训练好的DMFNet网络，评估红外光-可见光行人重识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学科技与艺术学院 一种基于红外光-可见光行人重识别的方法
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