[发明专利]一种基于多损失联合学习的车辆重识别方法在审
| 申请号： | 202210502081.X | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN115049989A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 孙亚杰;孙莹莹;曹小玲 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陈月菊 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明提出一种基于多损失联合学习的车辆重识别方法，包括：采用ResNet50网络模型提取得到车辆图像样本中的车辆关键特征；将提取得到的车辆关键特征映射到特征空间中，车辆图像样本在特征空间中的距离用于反映图像之间的相关性；对丢失网络不断训练和学习，使具有相同ID的车辆样本在特征空间中形成聚类；利用BN层对生成的全局特征进行归一化处理；使用批量困难三重损失函数L |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 损失 联合 学习 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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