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申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司
摘要：本发明提出一种基于高阶结构多样性特征学习的行人属性识别方法和系统，包括：将行人图像输入主干网络中，利用多个Transformer编码层对输入的图像进行行人属性特征提取并输出初步属性特征向量F；将预先训练好的高阶结构模块HFMM嵌入到主干网络中，输入初步属性特征向量F，输出高阶细粒度特征向量；将输出的高阶细粒度特征向量送入属性分类层，进一步提取和组合特征，使用softmax函数将特征向量转换为类别概率分布，并利用二元交叉熵损失函数BCELoss来衡量预测类别与真实类别之间的差异，并输出类别概率分布。本发明的方法能够在训练过程中提供全面的特征表示和鲁棒性，而不会影响推理过程中的简单性和计算效率。
主权项：1.一种基于高阶结构多样性特征学习的行人属性识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：将行人图像输入主干网络中，利用多个Transformer编码层对输入的图像进行行人属性特征提取并输出初步属性特征向量F；将预先训练好的高阶结构模块HFMM嵌入到所述主干网络中，输入所述初步属性特征向量F，输出高阶细粒度特征向量；将输出的所述高阶细粒度特征向量送入属性分类层，进一步提取和组合特征，使用softmax函数将特征向量转换为类别概率分布，并利用二元交叉熵损失函数BCELoss来衡量预测类别与真实类别之间的差异，并输出类别概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司 基于高阶结构多样性特征学习的行人属性识别方法和系统
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