典型文献
面向行人重识别的多域批归一化问题研究
文献摘要：
近年来基于深度神经网络的行人重识别算法取得了长足的进步,被广泛应用于网络中的批归一化(batch normalization)模块发挥着重要作用.批归一化模块在多数情况下可有效提高网络收敛速度和训练稳定性,然而当多个独立标注的数据库混合在一块进行跨域或者多域训练时,数据之间的分布差异使得目前的批归一化算法工作逻辑存疑.由于不同批次下训练数据的分布差异较大,归一化过程中的统计参数不稳定导致批归一化效果恶化.该文聚焦于多数据集合并下的行人重识别模型训练问题,通过对多数据集分布差异导致的多域模型批归一化存在的问题进行分析.然后针对模型批量归一化算法面对的多域差异,提出了一种解决策略,在多个数据集并行训练下提高了模型的泛化能力.实验结果表明:所提出的多域归一化方法在多域训练下能有效提高模型最终的泛化能力,获得更高的识别准确度,并且可应用于其他行人重识别网络以进一步提升模型性能.
文献关键词：
计算机视觉;深度学习;行人重识别;多域训练;批归一化
中图分类号：
作者姓名：
张誉馨;张索非;王文龙;吴晓富
作者机构：
南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003;南京邮电大学 物联网学院,江苏 南京 210003
文献出处：
引用格式：
[1]张誉馨;张索非;王文龙;吴晓富-.面向行人重识别的多域批归一化问题研究)[J].计算机技术与发展,2022(01):91-97
A类：
多域训练
B类：
行人重识别,批归一化,深度神经网络,识别算法,batch,normalization,网络收敛速度,一块,跨域,分布差异,工作逻辑,存疑,训练数据,统计参数,参数不稳定,数据集合,识别模型,模型训练,批量归一化,解决策略,练下,泛化能力,归一化方法,识别网络,模型性能,计算机视觉
AB值：
0.290119
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