结合指导学习和特征擦除的东北虎重识别研究
东北虎(Panthera tigris altaica)重识别对于东北虎的行为研究以及保护具有重要意义,针对在自然环境中东北虎难以被重新识别的问题,提出了一种结合指导学习和特征擦除的东北虎重识别方法.设计了一个包括全局流和局部流的双流网络,局部流以分割后的前景图作为输入,使网络更关注前景部分,全局流以原图作为输入,通过局部流指导全局流学习细粒度特征,同时将模型最后全连接层(FC)的各类别权重参数之间的差异作为指导进行特征擦除,以擦除后的特征向量训练网络,从而增强特征向量中更多元素的辨别能力,最后在测试阶段只使用全局流.在野外东北虎重识别(ATRW)数据集上对该方法进行评估,在单摄像机条件下,mAP达到92.1%;在交叉摄像机条件下,mAP达到72.9%,试验结果表明方法有效.
东北虎重识别、双流网络、细粒度特征、特征擦除
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TP391;Q958.1(计算技术、计算机技术)
黑龙江省自然科学基金项目;中央高校基本科研业务费专项资金项目;哈尔滨市科技创新人才项目
2023-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
297-304