基于图卷积神经网络的跨域行人再识别OA北大核心CSCDCSTPCD
Cross-domain person re-identification using graph convolutional networks
针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域数据特征和亲属子图作为所设计的图卷积神经网络模块的输入,以基于源域的监督信息训练图卷积神经网络模块;然后,对经过特征提取后的目标域数据建立亲属子图,将训练过的图卷积神经网络模块应用于目标域数据,为目标域数据赋伪标签;最后,联合源域…查看全部>>
潘少明;王玉杰;种衍文
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079
信息技术与安全科学
行人再识别跨域图卷积神经网络亲属图深度学习
《华中科技大学学报(自然科学版)》 2020 (9)
44-49,6
国家自然科学基金资助项目(41671382,61572372,41271398)国家重点研发计划资助项目(2017YFB0504202).
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