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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>可提高跨模態行人重識別算法精度的特征學習框架

      可提高跨模態行人重識別算法精度的特征學習框架

      2021-05-10 | pdf | 2.61 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為了提升跨模態行人重識別算法的識別精度，提出了一種基于改進困難三元組損失的特征學習框架。首先，改進了傳統困難三元組損失，使其轉換為全局三元組損失。其次，基于跨模態行亼重識別中存在模態間變化及模態內變化的問題，設計了模態間三元組損失及模態內三元組損失，以配合全局三元組損失進行模型訓練。在改進困難三元組損失的基礎上，首次在跨模態行人重識別模型中設計屬性特征來提高模型的特征提取能力。最后，針對跨模態行亼重識別中岀現的類別失衡問題，首次將 Focal loss用于替代傳統交叉熵損失來進行模型訓練。相比現有算法，在ReεDB數據集實驗中，所提框架在各項指標中均有1.9%~6.4%的提升。另外，通過消融實驗證明了3種方法均能提升模型的特征提取能力。

      算法 生物識別 框架
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