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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于不变性约束对比学习的无监督行人再识别方法，获取伪标签的同类特征的表征特征，作为质心特征，基于质心特征和查询特征之间的相似矩阵，在相机不变性相似矩阵中，将使用同一聚类内被不同相机捕获的样本作为正样本；对于中心不变性相似矩阵和实例不变性相似矩阵；结合中心不变性损失、实例不变性损失和相机不变性损失来计算行人图像的对比度损失；构建ResNet网络的不变性约束对比度的总损失，总损失函数对ResNet网络进行多轮训练，每一轮训练过程中对无标签数据集重新进行分层。中心不变性和实例不变性可以缓解噪声样本的负面影响，而相机不变性通过利用相机感知分类策略提高了判别性。提高了从数据集中未标记数据中学习表征的性能。
主权项：1.一种基于不变性约束对比学习的无监督行人再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用摄像头对行人进行摄像头感知分类，获取行人图像；使用预训练的ResNet网络作为主干编码器获取行人图像的特征向量；步骤2：获取行人图像中聚类距离最短的特征向量，作为查询特征；获取标签数据集和无标签数据集，将标签数据集作为一层，将无标签数据集分为N层，并对各层的无标签数据分别赋值伪标签，形成N层伪标签数据，N为常数；步骤3：获取伪标签的同类特征的表征特征，作为质心特征，基于质心特征和查询特征之间的相似矩阵，在相机不变性相似矩阵中，将使用同一聚类内被不同相机捕获的样本作为正样本；对于中心不变性相似矩阵和实例不变性相似矩阵；结合中心不变性损失、实例不变性损失和相机不变性损失来计算行人图像的对比度损失；步骤4：构建ResNet网络的不变性约束对比度的总损失，基于总损失函数对ResNet网络进行多轮训练，每一轮训练过程中对无标签数据集重新进行分层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于不变性约束对比学习的无监督行人再识别方法
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