[發明專利]一種基于隨機擦除的車型識別方法

在審

• 申請號: 202210153309.9
• 申請日: 2022-02-18
• 公開（公告）號: CN114821518A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 董琪;胡昌輝
• 申請（專利權）人: 胡昌輝
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B08B1/00;B08B1/04;B08B3/02;B08B11/04
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1.一種基于隨機擦除的車型識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：將準備好的車型識別細粒度數據集按照比例劃分為訓練集Tr，驗證集v和測試集te；

S2：按照一定比例，用隨機擦除算法對數據集進行預處理操作，生成訓練集tr；

S3：本算法采用的車輛特征提取網絡時ResNeXt網絡，將網絡最后一層全連接層修改為Softmax分類器層；用ImageNet訓練后得到的預處理模型，對ResNeXt網絡進行初始化，得到ResNeXt權值的初始值；

S4：用隨機擦除擴充后的訓練集tr，和驗證集v，開始訓練ResNeXt網絡，得到訓練后的模型；

S5：用測試集te對訓練好的ResNeXt網絡模型進行測試，根據測試結果，微調訓練參數，確定最優的參數值，得到測試正確率最高的網絡模型，即為最終的車型識別模型。

2.根據權利要求1所述的一種基于隨機擦除的車型識別方法，其特征在于：所述步驟S2采用了隨機擦除的方法對訓練集和驗證集進行預處理操作；首先需要確定隨機擦除的概率p；在預處理中，對于每個批次的圖像I，隨機擦除的概率是p，圖像保持不變的概率是1-p；對每張進行隨機擦除的圖像，產生不同大小的隨機擦除區域，相當于生成不同程度的遮擋；對于每張車輛圖像來說，當圖像的輸出概率大于p，則直接輸出原圖像，否則進行隨機擦除操作；在圖像中，隨機選擇一個矩形區域I_e，橫縱比在規定的范圍內，且矩形邊不能越過圖像邊界；將矩形區域內的像素值擦除或填充為隨機像素值。

3.根據權利要求2所述的一種基于隨機擦除的車型識別方法，其特征在于：所述隨機擦除的算法流程包括以下步驟：

步驟1：設置隨機擦除概率為p；設置初始參數值，輸入圖像的高為H，寬為W，面積為S＝H×W；設置隨機初始化矩形區域面積的比例范圍為(s_l,s_h)；設置隨機初始化矩形區域的高寬比范圍為(r₁,r₂)；

步驟2：輸入圖像I；

步驟3：初始化產生一個隨機數p₁，p₁∈(0,1)；

步驟4：如果p₁≥p，則保留原始圖像I不變，直接作為I^*輸出；

步驟5：如果p₁p，則進行以下步驟，直至產生合適的隨機擦除區域I_e；

步驟5.1：隨機生成矩形區域的面積值為S_e，且隨機生成矩形區域高寬比為r_e，r_e∈(r₁,r₂)；計算矩形區域的高寬

步驟5.2：在輸入圖像I中，隨機初始化點P＝(x_e,y_e)，其中x_e∈(0,W)，y_e∈(0,H)；

步驟5.3：如果x_e+W_e≤W，且y_e+H_e≤H，則進行步驟5.4，否則重復步驟5.2，直至產生合適的矩形區域；

步驟5.4：計算隨機擦除矩形區域I_e＝(x_e,y_e,x_e+W_e,y_e+H_e)；

步驟5.4：將矩形區域I_e內的每個像素的像素值設置為屬于[0,255]的隨機數，其他區域保持不變；這樣就產生了隨機擦除的車輛圖像I^*；

步驟6：輸出圖像I^*。

4.根據權利要求1所述的一種基于隨機擦除的車型識別方法，其特征在于：所述步驟S4中采用的優化器選擇是SGD，初始學習效率是0.0005，正則化參數是le-4，動量是0.9；dropout rate設置是0.5，即隨機丟失50％的參數，防止網絡模型過擬合；批次數是32，迭代輪數是100輪。