基于自适应聚类和困难样本加权的无监督车辆再辨识方法
摘要:
本发明公开了一种基于自适应聚类和困难样本加权的无监督车辆再辨识方法,首先,利用当前聚类参数计算最合适的半径值,提升聚类伪标签对车辆样本噪声的鲁棒性;其次,记忆模块记录所有车辆样本特征向量,利用距离作为车辆样本困难程度加权依据,改善模型对困难车辆样本关注力不足的问题;最后,利用加权困难车辆样本结合对比学习方法训练车辆再辨识模型。本发明可广泛应用于智慧交通和智慧安防中的智能视频监控系统。
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