| 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，通過遷移姿態生成對抗網絡生成行人不同姿勢的圖片，解決姿態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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