基于雙流卷積神經網絡和生成式對抗網絡的行人重識別算法
所屬分類：技術論文
上傳者：muyx
文檔大小：597 K
標簽： 行人重識別 卷積神經網絡 生成式對抗網絡
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文檔介紹：近年來，針對行人重識別問題的深度學習技術研究取得了很大的進展。然而，在解決實際數據的特征樣本不平衡問題時，效果仍然不理想。為了解決這一問題，設計了一個更有效的模型，該模型很好地解決了目標的不同姿態(tài)的干擾以及數據集中的圖片數量不足的問題。首先，通過遷移姿態(tài)生成對抗網絡生成行人不同姿勢的圖片，解決姿態(tài)干擾及圖片數量不足的問題。然后利用兩種不同的獨立卷積神經網絡提取圖像特征，并將其結合得到綜合特征。最后，利用提取的特征完成行人重識別。采用姿勢轉換方法對數據集進行擴展，有效地克服了由目標不同姿勢引起的識別誤差，識別錯誤率降低了6%。實驗結果表明，該模型在Market-1501和DukeMTMC-Reid上達到了更好的識別準確度。在DukeMTMC-Reid數據集上測試時，Rank-1準確度增加到92.10%，mAP 達到84.60%。
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