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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明提供基于没有配对样本的行人重识别域泛化方法，属于计算机视觉中的图像检索技术领域。本发明包括：获取数据集；学习行人身份原型；利用行人身份原型，通过对比学习的方法，学习身份相关提示，用于弥补缺失的跨相机正样本；引入一种可学习的扰动提示，将扰动提示信息注入到可学习的身份相关提示中，迫使图像编码器性能下降来更新可学习扰动提示；利用缺失跨相机正样本的数据和加入扰动提示信息的身份相关提示，通过更新图像编码器的参数，用于增强图像编码器对一致性特征的提取能力；利用累计匹配曲线CMC和平均准确度mAP两个客观评价指标评估未知域的检索结果。通过本方法，显著提升了模型在真实场景中的适用性和泛化能力。
主权项：1.基于没有配对样本的行人重识别域泛化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取数据集：获取缺失跨相机正样本的数据，将其作为训练集，并获取测试集；步骤2、学习行人身份原型：利用步骤1划分好的训练集图像数据进行预处理；将预处理后的缺失跨相机正样本数据集输入到参数固定的图像编码器中提取特征，用于训练身份分类器，从而获得行人身份原型；步骤3、学习身份相关提示：利用步骤2中的行人身份原型，通过对比学习的方法，学习身份相关提示，用于弥补缺失的跨相机正样本；步骤4、生成扰动提示：引入一种可学习的扰动提示，将扰动提示信息注入到可学习的身份相关提示中，迫使图像编码器性能下降来更新可学习扰动提示；步骤5、一致性特征学习：利用步骤1缺失跨相机正样本的数据和步骤4加入扰动提示信息的身份相关提示，更新图像编码器的参数，用于增强图像编码器对一致性特征的提取能力，得到训练好的图像编码器；步骤6、对未知域的检索结果进行评估：把训练好的图像编码器在测试集进行测试，得到累计匹配曲线CMC和平均准确度mAP两个客观评价指标来评估未知域的检索结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于没有配对样本的行人重识别域泛化方法
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