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摘要：本发明公开了一种基于图文模态分区插值的行人重识别数据增强方法，本发明利用语义字典将图像部分和属性词进行映射，然后在此关系下分别对图像部分和局部词汇进行局部线性插值和局部词汇替换，以生成增强的图像‑文本对，然后增强样本和原始样本一并参与模型的训练。本发明所述方法增强模型的泛化能力，对模型融合互补信息，有利于文本检索行人重识别任务精度的提升。本发明通过对图文两个模块分区插值这样输入级的数据增强方法，可以在不改变模型基础组件的前提下，实现特征的有效融合，解决了训练过程中依赖特定参数导致过拟合，限制了模型在未见数据上的泛化能力的问题。
主权项：1.一种基于图文模态分区插值的行人重识别数据增强方法，其特征在于，步骤包括：S1.获取数据集中的图像-文本对，采用分区差值法生成增强数据样本对Pau{Iau,Tau}：Pau＝PaSeMixPtg,Psr其中PaSeMix表示图文数据增强算法；S2.对图像数据、文本数据进行视觉与文本特征提取；S3.分别从全局和局部层面进行特征对齐，进而训练模型；S4.将增强数据样本对和原始数据作为训练数据输入行人重识别模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工业大学 一种基于图文模态分区插值的行人重识别数据增强方法
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