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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种泛化行人检索特征学习方法和装置，该方法包括：确定无标注的行人检索视频训练集；对训练集进行视频帧间隔采样，得到视频帧训练样本；将视频帧训练样本输入行人检索网络模型，确定行人检索网络模型输出的行人检索训练正样本对；根据训练正样本对调节行人检索网络模型的损失函数，以对行人检索网络模型进行无监督的特征学习训练；重复迭代执行采样的步骤、样本输入的步骤和调节的步骤，直至达到预设训练次数，完成对行人检索网络模型的泛化特征学习训练过程。本发明学习的特征具有身份鉴别性和泛化性，能够在任意场景中不经过微调直接使用，提升了行人检索特征学习的泛化性能。
主权项：1.一种泛化行人检索特征学习方法，其特征在于，包括：确定无标注的行人检索视频训练集；对所述训练集进行视频帧间隔采样，得到视频帧训练样本；将所述视频帧训练样本输入行人检索网络模型，确定所述行人检索网络模型输出的行人检索训练正样本对；所述训练正样本对为身份导向图像的特征；所述身份导向图像为不同视频帧中对应同一身份的不同图像；根据所述训练正样本对调节所述行人检索网络模型的损失函数，以对所述行人检索网络模型进行无监督的特征学习训练；重复迭代执行所述采样的步骤、所述样本输入的步骤和所述调节的步骤，直至达到预设训练次数，完成对所述行人检索网络模型的泛化特征学习训练过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种泛化行人检索特征学习方法和装置
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