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申请/专利权人：湖南工程学院
摘要：本发明提供了一种低秩多尺度多模态行人重识别方法、电子设备及存储介质，属于深度学习技术领域；包括获取含有RGB、近红外和热红外的三种模态的行人图像，并将三种模态的行人图像输入三分支特征提取网络中，分别得到从RGB相机中提取的RGB模态特征、从近红外中提取的NI模态特征以及从热红外中提取的TI模态特征；采用低秩多尺度多模态网络模型对三种模态特征进行分别计算，得到多模态特征；将多模态特征对行人进行行人重识别，得到所述行人的行人重识别结果。本发明通过多尺度多模态交互模块吸收其他模态中的有用信息；通过低秩多模态融合模块融合来自其他两种模态的信息，使得模型更高效的融合多种模态特征，同时保持模型低复杂性。
主权项：1.一种低秩多尺度多模态行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取含有RGB、近红外和热红外的三种模态的行人图像，并将三种模态的行人图像输入三分支特征提取网络中，分别得到从RGB相机中提取的RGB模态特征、从近红外中提取的NI模态特征以及从热红外中提取的TI模态特征；步骤二、采用低秩多尺度多模态网络模型对RGB模态特征、NI模态特征和TI模态特征进行计算，得到多模态特征，包括以下步骤：所述低秩多尺度多模态网络模型包括多尺度多模态交互模块、特征嵌入模块和低秩多尺度多模态融合模块；RGB模态特征、NI模态特征和TI模态特征分别经多尺度多模态交互模块进行特征交互，分别得到RGB多尺度交互特征、NI多尺度交互特征和TI多尺度交互特征；RGB多尺度交互特征、NI多尺度交互特征和TI多尺度交互特征经特征嵌入模块分别将RGB多尺度交互特征、NI多尺度交互特征和TI多尺度交互特征的全局特征上下文信息嵌入至对应的各个局部特征中，分别得到TI模态嵌入增强特征、RGB模态嵌入增强特征以及NI模态嵌入增强特征；TI模态嵌入增强特征、RGB模态嵌入增强特征以及NI模态嵌入增强特征经低秩多尺度多模态融合模块相互融合，得到多模态特征；步骤三、将多模态特征对行人进行行人重识别，得到所述行人的行人重识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工程学院 一种低秩多尺度多模态行人重识别方法、电子设备及存储介质
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