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基于行人部件、群组相似性与数据增强的行人重识别研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第12-31页
    1.1 课题背景及意义第12-14页
    1.2 行人重识别发展历史及整体框架第14-18页
        1.2.1 行人重识别发展历史第14-16页
        1.2.2 行人重识别系统框架第16-18页
    1.3 国内外研究现状第18-28页
    1.4 本文研究内容和章节安排第28-29页
    1.5 本论文的创新点第29-31页
2 基于行人部件对齐的行人重识别方法第31-47页
    2.1 引言第31-33页
    2.2 算法整体流程第33页
    2.3 行人部件检测算法第33-35页
    2.4 空间变换网络第35-38页
    2.5 基于行人部件对齐的行人重识别网络第38-39页
    2.6 随机擦除算法第39-41页
    2.7 实验数据库以及评价标准第41-43页
    2.8 训练细节以及实验结果第43-45页
    2.9 本章小结第45-47页
3 基于超图群组损失的行人重识别方法第47-61页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 超图模型基本概念第48-51页
    3.3 基本思路与整体框架第51-52页
    3.4 超图相似性模型构建第52-55页
    3.5 实验结果与分析第55-60页
        3.5.1 训练细节第55-56页
        3.5.2 在不同基础网路框架下的提升第56-57页
        3.5.3 与三元组损失函数和重排序相关算法进行比较第57-58页
        3.5.4 与现有行人重识别算法进行比较第58-60页
    3.6 本章小结第60-61页
4 行人重识别的数据增强算法第61-71页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 基本框架第62-63页
    4.3 深度卷积生成对抗网络第63-64页
    4.4 生成图片标签正则化第64-66页
    4.5 训练细节第66页
    4.6 实验结果及分析第66-70页
    4.7 本章小结第70-71页
5 总结与展望第71-74页
    5.1 本文工作总结第71-72页
    5.2 未来工作展望第72-74页
参考文献第74-81页
个人简历及攻读硕士期间主要科研成果第81页

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