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本申请涉及一种基于掩码匹配的文本‑图像跨模态行人重识别方法,针对现有方法处理过程繁琐、各模态的类内距离大且忽略图像部分处理的问题,采用文本‑图像预训练模型提取特征使训练成本降低,同时提出掩码匹配网络,对图像特征和文本特征随机掩码,更好的学习文本和图像的特征,将掩码后的特征输入掩码匹配网络有效对齐了两种模态,减小了类内方差,实现了细粒度的跨模态对齐。同时,利用改进的损失函数进行模型优化,进一步控制了特征分布的紧密度,提升了跨模态匹配的效果,提升了识别效率,有效提高了基于文本信息的行人重识别的准确率
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117789248A
(43)申请公布日2024.03.29
(21)申请号202311733028.1G06V10/82(2022.01)
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