基于高斯过程的去偏批量归一化的鲁棒行人重识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于高斯过程的去偏批量归一化的鲁棒行人重识别方法，其步骤包括：1、构建基于去偏批量归一化模块的行人重识别网络；2、输入行人图像，计算行人重识别损失；3、基于特征统计建模的高斯过程，采样随机路径作为去偏批量归一化模块的计算参数，输入行人图像，计算去偏损失；4、利用行人重识别损失和去偏损失更新行人重识别网络；5、根据检索库和被检索库的行人特征计算相似度矩阵，并得到检索结果。本发明能将来自有限源场景的特征统计建模为高斯过程，利用随机采样路径作为潜在场景对应的批量归一化层的参数估计，从而缓解在未知目标场景上的偏差问题，以提升网络的鲁棒性和泛化能力，同时维持低水平的计算消耗。
基本信息
专利标题 ：
基于高斯过程的去偏批量归一化的鲁棒行人重识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627496A
申请号 ：
CN202210193826.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
查正军刘嘉威黄志鹏
申请人 ：
中国科学技术大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区金寨路96号
代理机构 ：
安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
代理人 ：
陆丽莉
优先权 ：
CN202210193826.9
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V20/52 G06V10/32 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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