行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备制造方法及图纸

技术编号:34980279 阅读:37 留言:0更新日期:2022-09-21 14:23
本发明专利技术提供一种行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备,应用于图像处理领域,该方法包括:将第一样本图像划分为多个第一图像块,将多个第一图像块划分为多个第一图像块组;分别对各第一图像块组中的部分第一图像块进行掩码处理,得到各第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块;根据每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块,对初始行人重识别模型中的编码器进行预训练,得到预训练完成的编码器;根据预训练完成的编码器对第二样本图像进行处理后输出的特征表示,微调初始行人重识别模型的网络参数,得到行人重识别模型。本发明专利技术可以提高预训练模型的准确度,从而使得行人重识别模型的精度较高,提高了行人重识别准确度。重识别准确度。重识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
,尤其涉及一种行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]随着监控技术的不断发展,行人重识别的应用越来越广泛。行人重识别也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。因此,如何能够准确地对图像或视频进行行人重识别,已经越来越重要。
[0003]目前,在进行行人重识别时,越来越多的人开始研究模型的预训练方法。通过在大规模无标签行人数据集上,通过图像掩码建模(Masked Image Modeling)的方法进行行人重识别模型的预训练,得到更好的初始化模型,以提升行人重识别模型的判别能力。
[0004]然而,现有技术中的图像掩码建模方式中,无法提取图片中的局部特征,造成预训练的模型效果不好,导致行人重识别的准确度较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备,用以解决现有技术中预训练的模型效果不好,导致本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行人重识别模型训练方法,其特征在于,包括:将第一样本图像划分为多个第一图像块,并将所述多个第一图像块划分为多个第一图像块组;分别对每个第一图像块组中的部分第一图像块进行掩码处理,得到每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块;根据每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块,对初始行人重识别模型中的编码器进行预训练,得到预训练完成的编码器;根据所述预训练完成的编码器对第二样本图像进行处理后输出的特征表示,微调所述初始行人重识别模型的网络参数,得到行人重识别模型。2.根据权利要求1所述的行人重识别模型训练方法,其特征在于,所述根据每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块,对初始行人重识别模型中的编码器进行预训练,得到预训练完成的编码器,包括:针对每个第一图像块组,将所述第一图像块组中的未遮挡图像块输入初始预训练模型中的初始编码器中,得到第一特征向量;确定所述第一图像块组中的遮挡图像块对应的可学习向量;根据每个第一图像块组对应的所述第一特征向量和所述可学习向量,对所述初始预训练模型进行训练,得到预训练模型;将所述预训练模型中的编码器,确定为所述初始行人重识别模型中的预训练完成的编码器。3.根据权利要求2所述的行人重识别模型训练方法,其特征在于,所述根据每个第一图像块组对应的所述第一特征向量和所述可学习向量,对所述初始预训练模型进行训练,得到预训练模型,包括:将所述每个第一图像块组中的所述第一特征向量和所述可学习向量输入所述初始预训练模型中的初始解码器中,得到解码特征;根据所述解码特征,确定重构样本图像;根据所述重构样本图像和所述第一样本图像,调整所述初始预训练模型的网络参数,得到所述预训练模型。4.根据权利要求1

3任一项所述的行人重识别模型训练方法,其特征在于,每个第一图像块组中包含至少两行第一图像块;所述分别对每个第一图像块组中的部分第一图像块进行掩码处理,得到每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块,包括:分别对每个第一图像块组中的预设行数的第一图像块进行掩码处理,得到每个第一图像块组中的遮挡图像块和未遮挡图像块。5.根据权利要求1

3任一项所述的行人重识别模型训练方法,其特征在于,所述根据所述预训练完成的编码器对第二样本图像进行处理后输出的特征表示,微调所述初始行人重识别模型的网络参数,得到行人重识别模型,包括:将所述第二样本图像划分为多个第二图像块,并将所述多个第二图像块划分为多个第二图像块组;将所述多个第二...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭海云王金桥唐明朱宽
申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
类型:发明
国别省市:

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