[发明专利]基于对抗攻击样本和多视图聚类的无监督行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010803524.X | 申请日： | 2020-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN112115781B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 王进军;辛晓萌;万星宇;邓烨;惠思奇;黄文丽 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗样本和多视图聚类的无监督行人重识别方法，该方法提出联合训练多个神经网络，随后的得到不同网络的特征来用于伪标签估计。本发明提出的整个框架专注于解决两个问题：第一个是怎么样让不同的深度神经网络学习到多样和互补的特征表达，第二个是怎么更好地估计无标签数据的伪标签。1)对于第一个问题，的方法将对抗攻击样本引入深度网络训练并且提出了一个对抗损失去约束不同的深度网络学习不同的参数。2)对于第二个方法，提出了一种可以联合多个不同神经网络特征的多视图聚类方法。本发明可以对大量的无标签数据提供伪标签，从而协助深度神经网络可以利用大量的无标签数据进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 攻击 样本 视图 监督 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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