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图像样式风格迁移的行人再识别方法
图像样式风格迁移的行人再识别方法
作者:
王辰魁
陈岳林
蔡晓东
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
循环生成对抗网络
行人再识别
标签平滑正则化
焦点损失
摘要:
现有行人再识别模型的训练集,来源于有限的固定采集设备,样本样式风格缺乏多样性.通过循环生成对抗网络,使不同摄像机捕捉到的图像数据进行样式风格迁移,可以通过较低成本来提升样本风格的多样性.为了提高模型的泛化能力,设计了一种新的正负样本融合训练方法.首先,把样式风格迁移后的样本作为负样本,样式风格迁移前的样本作为正样本,将正负样本同时送入模型训练;进一步,为了防止过拟合,也为了考虑错误标签位置的损失,采用了标签平滑正则化;同时,为了更多地关注困难、易错分的样本,实现对负样本的损失优化,采用了焦点损失函数.实验结果表明,所提方法在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的识别准确率分别提升了1.51%和2.07%.
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文献信息
篇名
图像样式风格迁移的行人再识别方法
来源期刊
北京邮电大学学报
学科
关键词
循环生成对抗网络
行人再识别
标签平滑正则化
焦点损失
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
论文|PAPERS
研究方向
页码范围
67-72
页数
6页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.13190/j.jbupt.2020-147
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
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(0)
二级引证文献
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2021(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
循环生成对抗网络
行人再识别
标签平滑正则化
焦点损失
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
北京邮电大学学报
主办单位:
北京邮电大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-5321
CN:
11-3570/TN
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区西土城路10号
邮发代号:
2-648
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
3472
总下载数(次)
19
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