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基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类
被引量：
5
1
作者
王进
黄超
+2 位作者
王科
范磊
陈乔松
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019年第4期431-438,共8页
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数...
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%.
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关键词
卷积神经网络
行人属性分类
属性
敏感
属性
不均衡
误差反向传播
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职称材料
题名
基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类
被引量：
5
1
作者
王进
黄超
王科
范磊
陈乔松
机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019年第4期431-438,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61203308,61309014,61403054)
重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyjA40001)
重庆教委科学技术研究项目(KJ1400436)
文摘
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%.
关键词
卷积神经网络
行人属性分类
属性
敏感
属性
不均衡
误差反向传播
Keywords
CNN
pedestrian attribute classification
label sensitive
label imbalance
error back-propagation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类
王进
黄超
王科
范磊
陈乔松
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019
5
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