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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110785682.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種漸進(jìn)式多損失函數(shù)約束下的行人重識(shí)別動(dòng)態(tài)訓(xùn)練方法和系統(tǒng)是由夏秋婷;徐聯(lián)伯;彭珂凡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-07-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)一種漸進(jìn)式多損失函數(shù)約束下的行人重識(shí)別動(dòng)態(tài)訓(xùn)練方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種漸進(jìn)式多損失函數(shù)約束下的行人重識(shí)別動(dòng)態(tài)訓(xùn)練方法，其特征在于，方法包括：標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)齊，通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)確定行人裁剪框位置，并通過(guò)padding方式進(jìn)行行人部件對(duì)齊；多尺度特征提取，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)不同尺寸細(xì)節(jié)特征進(jìn)行提取；漸進(jìn)式多損失聯(lián)合約束動(dòng)態(tài)訓(xùn)練；通過(guò)漸進(jìn)式多損失聯(lián)合約束方法對(duì)提取的特征向量進(jìn)行動(dòng)態(tài)訓(xùn)練；漸進(jìn)式多損失聯(lián)合約束動(dòng)態(tài)訓(xùn)練，包括：第一步，計(jì)算每個(gè)身份A中最大類(lèi)內(nèi)距離，身份B所對(duì)應(yīng)的存在最小類(lèi)間距離身份C，并在A、B和C內(nèi)隨機(jī)采樣，構(gòu)建有效三元組輸入，即FixTriplet損失函數(shù)LFTP； 公式中，其中A1和A2分別表示同一個(gè)行人的兩張不同圖像，B和C表示身份不同的兩個(gè)行人圖像，滿足條件ABC至少包含兩個(gè)行人；[·]+表示函數(shù)max·,0，m表示控制距離的超參，ε和η表示修正值，s1和s2分別代表臨界異常值；第二步，通過(guò)HAAM損失函數(shù)LHAAM將特征映射到一個(gè)超球面上， 公式中，其中，s表示HAAM損失超球面半徑，N表示每次迭代中輸入圖片數(shù)量，yi表示每次迭代中輸入標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的索引值，和cosθj分別表示類(lèi)內(nèi)相似度和類(lèi)間相似度，mi表示距離控制超參，k表示訓(xùn)練集中總共的分類(lèi)數(shù)量，a和b為控制參數(shù)，j≠yi；第三步，通過(guò)損失函數(shù)LHAAM和LFTP獲得最終損失值lall。

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