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基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别
被引量：
3
1
作者
王耀玮
唐伦
+1 位作者
刘云龙
陈前斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期21-27,共7页
细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络...
细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络,用于实现细粒度车辆多属性识别。具体而言,通过对传统神经网络结构的改变,将车辆识别问题转化为多属性学习问题。对三元组损失函数进行改进用于训练网络以实现细粒度车辆识别。同时,创建了一个车辆多属性数据集并完成训练工作,结果显示了该方法的潜力。
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关键词
细粒度
车辆
识别
车辆多
属性
多任务学习
卷积神经网络
度量学习
车辆多属性数据集
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题名
基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别
被引量：
3
1
作者
王耀玮
唐伦
刘云龙
陈前斌
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期21-27,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61571073)
文摘
细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络,用于实现细粒度车辆多属性识别。具体而言,通过对传统神经网络结构的改变,将车辆识别问题转化为多属性学习问题。对三元组损失函数进行改进用于训练网络以实现细粒度车辆识别。同时,创建了一个车辆多属性数据集并完成训练工作,结果显示了该方法的潜力。
关键词
细粒度
车辆
识别
车辆多
属性
多任务学习
卷积神经网络
度量学习
车辆多属性数据集
Keywords
fine-grained vehicle recognition
vehicle multi-attribute
multi-task learning
convolution neural network
metric learning
vehicle multi-attribute data
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别
王耀玮
唐伦
刘云龙
陈前斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
3
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