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基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络
1
作者
孙志勇
叶俊勇
+3 位作者
汪同庆
雷莉
连捷
李阳
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2144-2151,共8页
深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端...
深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.
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关键词
深度学习
属性识别
动态多任务
损失函数
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职称材料
题名
基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络
1
作者
孙志勇
叶俊勇
汪同庆
雷莉
连捷
李阳
机构
重庆大学光电技术教育部重点实验室
长江师范学院电子信息工程学院
北京的卢深视科技有限公司
南京派光智慧感知信息技术
有限公司
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2144-2151,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018CDXYGD0017)
重庆市基础研究与前沿探索专项(cstc2018jcyj AX0633)
文摘
深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.
关键词
深度学习
属性识别
动态多任务
损失函数
Keywords
deep learning
attribute recognition
multi-task learning
loss function
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
基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络
孙志勇
叶俊勇
汪同庆
雷莉
连捷
李阳
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
0
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