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申请/专利权人：西安建筑科技大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230356A
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V20/52;G06V10/40;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/82;G06N5/04;G06F18/22;G06F18/2431;G06N3/0455;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请涉及一种基于文本属性的跨模态行人重识别方法，该方法基于跨模态行人重识别模型，在模型训练过程中，将文本属性信息作为辅助特征，训练得到的跨模态行人重识别模型，能够显著提高文本信息与行人匹配的准确性。
主权项：1.一种跨模态行人重识别模型构建方法，其特征在于，包括：构建跨模态行人重识别模型，所述跨模态行人重识别模型包括图像编码器、文本编码器和相似度计算模块；基于训练数据集对所述跨模态行人重识别模型进行训练，得到训练后的跨模态行人重识别模型；所述训练数据集中的样本为文本-图像对，所述文本-图像对包括相对应的图像和文本；在模型训练过程中，对所述图像进行掩码操作，得到图像掩码；将所述图像和所述图像掩码输入到所述图像编码器，得到图像特征和图像掩码特征；提取所述文本的属性信息，并对所述属性信息进行掩码操作，得到属性掩码；将所述文本、所述属性信息和所述属性掩码输入到所述文本编码器，得到文本特征、属性特征和属性掩码特征；将所述图像特征和所述文本特征输入到所述相似度计算模块，得到所述文本属于所述图像的概率；在模型训练过程中，将所述属性特征和所述图像掩码特征输入到行人属性关系推理模块，得到所述属性特征对应的文本属于所述图像的概率，记作第一概率；将所述图像特征和所述属性掩码特征输入到所述行人属性关系推理模块，得到所述属性特征对应的文本属于所述图像的概率，记作第二概率；基于所述第一概率和所述第二概率构建模型训练过程中的行人属性关系推理损失，所述行人属性关系推理损失用于构建总的损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于文本属性的跨模态行人重识别方法
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