申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司

申请日：2023-08-01

公开（公告）日：2023-11-21

公开（公告）号：CN117095329A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：公开了一种减缓行人属性识别类内变化的方法和系统，包括接收数据集中任一张图像xi输入主干网络进行多标签分类任务的行人属性识别，采用二值交叉熵作为损失函数；利用指数信息瓶颈作用于主干网络的每个卷积模块和注意力机制模块，过滤特征中存在的冗余干扰特征信息。本申请提出的指数信息瓶颈方法可以集成到注意力模块中，形成一个新颖的行人熟悉识别网络，可以进一步处理基于注意力机制的属性内变化，指数信息瓶颈方法是即插即用的，在推理期间没有任何额外的计算开销。

主权项：1.一种减缓行人属性识别类内变化的方法，其特征在于，包括：S1：接收数据集中任一张图像xi输入主干网络进行多标签分类任务的行人属性识别，采用二值交叉熵作为损失函数；S2：利用指数信息瓶颈作用于所述主干网络的每个卷积模块和注意力机制模块，过滤特征中存在的冗余干扰特征信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种减缓行人属性识别类内变化的方法和系统

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