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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明一种基于双重元学习模型的域泛化行人再识别方法，S1:将原始图像输入到元训练模型训练，计算元训练阶段的损失；S2：将与S1中输入的原始图像的不同类别的图像输入到类别元测试模型，计算类别元测试阶段的损失，将其与所述元训练阶段的损失相加作为类别元测试阶段的总损失；S3:将S2中输入的图像输入到风格元测试模型，计算风格元测试阶段的损失，与类别元测试阶段的总损失相加作为总损失，本发明的有益效果在于，过分别进行类别元测试阶段和风格元测试阶段，充分模拟未知域中行人类别和图像风格的变化，提升模型的泛化性能。
主权项：1.一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:将原始图像输入到元训练模型训练，计算元训练阶段的损失；S2:将与S1中输入的原始图像的不同类别的图像输入到类别元测试模型，计算类别元测试阶段的损失，将其与所述元训练阶段的损失相加作为类别元测试阶段的总损失；S3:将S2中输入的图像输入到风格元测试模型，计算风格元测试阶段的损失，与类别元测试阶段的总损失相加作为总损失；所述元训练模型、类别元测试模型以及风格元测试模型的基线网络包括IBN-Net网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法
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