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2023-06-12 发布于四川
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一种基于多粒度特征表示和域自适应学习的无监督行人重识别方法.pdf

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本发明公开了一种基于多粒度特征表示和域自适应学习的无监督行人重识别方法，用于解决无监督行人重识别跨域识别精度不高，行人特征表示辨别力不强的问题，提升模型的可扩展性。首先引入多粒度特征提取模块，得到行人图像具有更丰富判别信息的多粒度特征表示；对于源数据集中有标签的行人图像，源域分类模块对其进行分类学习，为域自适应学习模块提供源域的行人判别知识；域自适应模块基于从源域中获得的判别知识，充分挖掘目标数据集中潜在的判别信息。本发明能够获得较强的行人特征表示，考虑目标域与源域的差异因素，在无标签的目标域识

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113052017 A (43)申请公布日 2021.06.29 (21)申请号 202110258611.6 (22)申请日 2021.03.09 (71)申请人北京工业大学地址

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