[發(fā)明專利]行人再識別模型的訓(xùn)練方法、行人再識別方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210559553.5 | 申請日： | 2022-05-23 |
| 公開（公告）號： | CN114724090B | 公開（公告）日： | 2022-08-30 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 張欣彧;王之港;王健;孫昊;丁二銳 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V20/52 | 分類號： | G06V20/52;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人： | 董建姣;臧建明 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 行人 識別 模型 訓(xùn)練 方法 裝置 | ||
本公開提供了一種行人再識別模型的訓(xùn)練方法、行人再識別方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理技術(shù)，可應(yīng)用于智慧城市、智能交通等場景。該方法包括：將原始樣本集中的原始樣本圖像分別輸入初始行人再識別模型，得到原始樣本圖像的第一樣本特征；對原始樣本圖像的第一樣本特征進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇；根據(jù)原始樣本圖像的第一樣本特征生成原始樣本圖像對應(yīng)的難正樣本的第二樣本特征；基于第一樣本特征、第二樣本特征和聚類簇，更新初始行人再識別模型。該方法提高了行人再識別模型的識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種行人再識別模型的訓(xùn)練方法、行人再識別方法及裝置，可應(yīng)用于智慧城市、智能交通等場景。
背景技術(shù)
行人再識別是指在不同攝像頭拍攝到的行人圖像中搜索到特定的行人，可應(yīng)用于智慧城市、智能交通等場景，在實(shí)際應(yīng)用中，往往通過訓(xùn)練行人再識別模型來實(shí)現(xiàn)該功能。
有監(jiān)督的行人再識別模型的訓(xùn)練方法，需要利用有身份信息標(biāo)簽的行人圖像進(jìn)行模型訓(xùn)練，但有監(jiān)督訓(xùn)練的標(biāo)注成本高、樣本采集困難。因此，目前的發(fā)展方向是探索直接從無標(biāo)簽的行人圖像上進(jìn)行無監(jiān)督的模型訓(xùn)練，現(xiàn)有的無監(jiān)督的訓(xùn)練方法得到的行人再識別模型的識別結(jié)果準(zhǔn)確性較低。
發(fā)明內(nèi)容
本公開提供了一種提高了識別結(jié)果準(zhǔn)確性的行人再識別模型的訓(xùn)練方法、行人再識別方法及裝置。
根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種行人再識別模型的訓(xùn)練方法，包括：
將原始樣本集中的原始樣本圖像分別輸入初始行人再識別模型，得到所述原始樣本圖像的第一樣本特征；
對所述原始樣本圖像的第一樣本特征進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇；
根據(jù)所述原始樣本圖像的第一樣本特征生成所述原始樣本圖像對應(yīng)的難正樣本的第二樣本特征；
基于所述第一樣本特征、所述第二樣本特征和所述聚類簇，更新所述初始行人再識別模型。
根據(jù)本公開的第二方面，提供了一種行人再識別方法，包括：
獲取待識別圖像和目標(biāo)行人圖像；
將所述待識別圖像和所述目標(biāo)行人圖像分別輸入行人再識別模型，得到所述待識別圖像的特征向量和所述目標(biāo)行人圖像的特征向量，其中，所述行人再識別模型是采用第一方面所述的方法訓(xùn)練得到的；
基于所述待識別圖像的特征向量與所述目標(biāo)行人圖像的特征向量的相似度確定所述待識別圖像的識別結(jié)果。
根據(jù)本公開的第三方面，提供了一種行人再識別模型的訓(xùn)練裝置，包括：
輸入模塊，用于將原始樣本集中的原始樣本圖像分別輸入初始行人再識別模型，得到所述原始樣本圖像的第一樣本特征；
聚類模塊，用于對所述原始樣本圖像的第一樣本特征進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇；
生成模塊，用于根據(jù)所述原始樣本圖像的第一樣本特征生成所述原始樣本圖像對應(yīng)的難正樣本的第二樣本特征；
更新模塊，用于基于所述第一樣本特征、所述第二樣本特征和所述聚類簇，更新所述初始行人再識別模型。
根據(jù)本公開的第四方面，提供了一種行人再識別裝置，包括：
獲取模塊，用于獲取待識別圖像和目標(biāo)行人圖像；
輸入模塊，用于將所述待識別圖像和所述目標(biāo)行人圖像分別輸入行人再識別模型，得到所述待識別圖像的特征向量和所述目標(biāo)行人圖像的特征向量，其中，所述行人再識別模型是采用第一方面所述的方法訓(xùn)練得到的；
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