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公开(公告)号：CN113743314A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111041143.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双聚类协作学习的跨域行人重识别方法。包括如下步骤：1：利用风格迁移模型实现源域和目标域之间的迁移，之后两个特征提取模型Net 1和Net 2分别在源域和源域生成图像集上进行监督学习；2：利用Net 1和Net 2对目标域和目标域生成图像集进行特征提取，之后利用DBSCAN方法对特征进行聚类；3：核对聚类结果，选取高置信度的结果分别优化Net 1和Net 2。本发明设计的双聚类方法通过核对两个域上的聚类结果，为模型优化选取了具有高置信度的样本对，最终提升了模型在目标域上的识别性能。
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