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软伪标签和多尺度特征融合的行人重识别
文献摘要：
传统无监督域自适应行人重识别算法,抑制伪标签噪声效果差、域间泛化能力弱.针对这些问题,提出了一种基于软伪标签和多尺度特征融合的无监督域自适应行人重识别算法.为抑制伪标签噪声,利用并行网络的预测值作为软标签,通过交叉校对方式对伪标签噪声进行纠偏,为无监督域自适应任务提供更鲁棒的软伪标签.为增强域间泛化能力,利用多尺度特征重构和哈达玛积特征融合方法对深浅特征层信息进行处理,实现源域数据到目标域的风格转换,并结合实例和批量归一化网络解决残差网络域自适应性差的问题,增强网络对源域和目标域的泛化能力.实验结果表明,所提算法在Market-to-Duke和Duke-to-Market无监督域自适应任务中都取得了较好的性能,明显优于相关算法.
文献关键词：
光计算;软伪标签;多尺度特征重构;哈达玛积特征融合;实例和批量归一化网络;行人重识别
中图分类号：
作者姓名：
陈昊;张宝华;日晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军;张明
作者机构：
内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古自治区包头014010;内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室,内蒙古自治区包头014010;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古自治区呼和浩特010051
文献出处：
引用格式：
[1]陈昊;张宝华;日晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军;张明-.软伪标签和多尺度特征融合的行人重识别)[J].激光与光电子学进展,2022(24):224-231
A类：
多尺度特征重构,哈达玛积特征融合,实例和批量归一化网络
B类：
软伪标签,多尺度特征融合,行人重识别,无监督域自适应,识别算法,标签噪声,声效,泛化能力,并行网络,校对,纠偏,融合方法,深浅,源域,目标域,风格转换,残差网络,自适应性,Market,Duke,光计算
AB值：
0.188155
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