本发明公开了一种基于模态自适应混合和不变性卷积分解的行人重识别方法,包括:1、构建自适应混合模块输出混合比例混合可见光图像和红外图像,得到混合模态图像;2、可见光图像,红外图像和混合模态图像输入特征提取网络,计算分类损失和三元组损失对特征提取网络进行更新;3、构建奖励R,并利用强化学习法则构建actor网络和critic网络的损失以更新网络;4、根据检索库和被检索库的行人特征计算相似度矩阵,并得到检索结果。本发明能解决传统生成对抗模型在红外‑可见光图像转换中的困难和计算消耗,以及传统单流双流网络的信息丢失和难拟合问题,从而能更高效和精确的匹配可见光模态和红外模态的行人图像。
声明:
“基于模态自适应混合和不变性卷积分解的行人重识别方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)