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本发明给出了一种基于向量神经元的行人属性识别方法和系统,包括用全尺寸网络OSNet作为行人属性识别的主干网络,其中,全尺寸网络OSNet的卷积层包括点卷积层和深度可分离卷积层;将包括向量神经元的胶囊网络嵌入主干网络中学习不同属性之间的内在联系;将图像依次经过主干网络和胶囊网络识别获取行人属性。该方法和系统在不损失精度的情况下,可将模型参数量变为ResNet50的十分之一,加快识别的运行速度,利用胶囊网络的向量神经元来增加不同属性内在关联,通过不同属性间的内在关联,增加行人属性识别的精度。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113221796 B
(45)授权公告日 2022.07.01
(21)申请号 202110565472.1 (51)Int.Cl.
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