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為了提升跨模態(tài)行人重識(shí)別算法的識(shí)別精度，提出了一種基于改進(jìn)困難三元組損失的特征學(xué)習(xí)框架。首先，改進(jìn)了傳統(tǒng)困難三元組損失，使其轉(zhuǎn)換為全局三元組損失。其次，基于跨模態(tài)行亼重識(shí)別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變化的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失，以配合全局三元組損失進(jìn)行模型訓(xùn)練。在改進(jìn)困難三元組損失的基礎(chǔ)上，首次在跨模態(tài)行人重識(shí)別模型中設(shè)計(jì)屬性特征來(lái)提高模型的特征提取能力。最后，針對(duì)跨模態(tài)行亼重識(shí)別中岀現(xiàn)的類(lèi)別失衡問(wèn)題，首次將 Focal loss用于替代傳統(tǒng)交叉熵?fù)p失來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練。相比現(xiàn)有算法，在ReεDB數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)中，所提框架在各項(xiàng)指標(biāo)中均有1.9%~6.4%的提升。另外，通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)證明了3種方法均能提升模型的特征提取能力。
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