基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络

摘要：

深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在RCNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.

关键词：深度学习、属性识别、动态多任务、损失函数

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助2018CDXYGD0017;重庆市基础研究与前沿探索专项cstc2018jcyjAX0633

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2144-2151