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细化特征引导对抗性解纠缠学习的无监督行人重识别
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作者 陈元妹 王凤随 王路遥 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期130-138,共9页
无监督行人重识别旨在无监督设置下从非重叠的相机中识别出同一行人。针对现有的无监督行人重识别网络不能充分提取行人特征以及相机之间的差异导致行人检索错误的问题,提出了一种细化特征引导对抗性解纠缠学习的无监督行人重识别方法,... 无监督行人重识别旨在无监督设置下从非重叠的相机中识别出同一行人。针对现有的无监督行人重识别网络不能充分提取行人特征以及相机之间的差异导致行人检索错误的问题,提出了一种细化特征引导对抗性解纠缠学习的无监督行人重识别方法,设计特征细化信息融合模块嵌入ResNet50网络的不同层,用以增强网络提取关键信息的能力。设计特征解耦学习方法最小化行人特征和相机特征之间的互信息,减少相机差异对网络的负面影响,同时设计对抗性解纠缠损失函数进行无监督联合学习。在两个公共数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提方法进行评估,平均精度均值分别提升了4.6%、3.1%,相较于基线算法具备较强的鲁棒性,满足在无监督背景下对行人的识别需求。 展开更多
关键词 行人重识别 无监督 特征细化 相机差异 对抗性解纠缠
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结合多尺度特征与混淆学习的跨模态行人重识别
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作者 王路遥 王凤随 +1 位作者 闫涛 陈元妹 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期898-908,共11页
跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行... 跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行人的局部细化特征与全局粗糙特征,从细粒度和粗粒度两方面来增强网络的特征表达能力。利用混淆学习策略,模糊网络的模态识别反馈,挖掘稳定且有效的模态无关属性应对模态差异,来提高特征对模态变化的鲁棒性。在大规模数据集SYSU-MM01的全搜索模式下该算法首位击中率和平均精度(mean average precision,mAP)的结果分别为76.69%和72.45%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下该算法首位击中率和mAP的结果分别为94.62%和94.60%,优于现有的主要方法,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 行人重识别 跨模态 多尺度特征 粗粒度 细粒度 混淆学习 模态无关属性
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多分支融合变分细化蒸馏的跨模态行人重识别
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作者 王路遥 王凤随 陈元妹 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2024年第4期77-85,共9页
目的针对目前跨模态行人重识别研究中对行人细腻区域关注不足以及网络易受噪声影响的问题,提出一种多分支融合变分细化蒸馏学习方法。方法首先,网络通过多分支聚合不同粒度的全局特征,督促深层网络学习两种模态的全局信息和细节信息,丰... 目的针对目前跨模态行人重识别研究中对行人细腻区域关注不足以及网络易受噪声影响的问题,提出一种多分支融合变分细化蒸馏学习方法。方法首先,网络通过多分支聚合不同粒度的全局特征,督促深层网络学习两种模态的全局信息和细节信息,丰富行人的特征描述符;然后,结合变分细化蒸馏策略,对特征信息进行再压缩,保留与任务相关的深层信息,同时丢弃无用的干扰物;最后,将网络捕获的不同特征用多种损失函数联合监督,以提高网络对行人表征的敏感度。结果所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下,R-1和mAP分别达到66.93%和65.25%;在RegDB数据集的可见光到红外设置下,R-1和mAP分别达到78.26%、77.83%。结论通过消融实验、对比实验和可视化实验,充分验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 多分支聚合 变分细化蒸馏 多损失
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基于特征细化的多标签学习无监督行人重识别
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作者 陈元妹 王凤随 +1 位作者 钱亚萍 王路遥 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2023年第6期755-763,共9页
针对无监督行人重识别中行人特征表达不充分以及训练过程产生噪声标签等问题,提出了一种基于特征细化的多标签学习无监督行人重识别方法。首先,为提高网络对关键区域信息的利用能力,设计多尺度通道注意力模块(Multi-scale channel atten... 针对无监督行人重识别中行人特征表达不充分以及训练过程产生噪声标签等问题,提出了一种基于特征细化的多标签学习无监督行人重识别方法。首先,为提高网络对关键区域信息的利用能力,设计多尺度通道注意力模块(Multi-scale channel attention module,MCAM),嵌入ResNet50网络的不同层来构建特征细化网络,并利用该网络对输入图像通道维度上的关键信息进行强化和关注,以获得更丰富的特征信息;其次,为降低训练过程中产生的噪声标签对网络的负面影响,设计多标签学习模块(Multi-label learning module,MLM),通过该模块进行正标签预测以生成可靠的伪标签;最后,利用多标签分类损失和对比损失进行无监督学习。在数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上进行实验,结果表明该方法在这两个数据集上的平均精度均值分别达到82.8%和70.9%,首位命中率分别达到92.9%和83.9%。该方法使用注意力机制强化图像的特征信息,并通过正标签预测减少噪声标签,有效提升了无监督行人重识别的准确率,为无监督行人重识别领域提供了更鲁棒的方法。 展开更多
关键词 行人重识别 无监督 特征细化 多尺度通道注意力 多标签学习
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在体育室内技能课堂引入多媒体技术
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作者 陈元妹 《小学科学》 2023年第2期73-75,共3页
在小学体育室内技能课堂推进课程与技术的整合,可以向学生更好地展示教学情境,提供丰富感知,呈现思维过程,提升学生运动素养.体育教师应依托学校的智慧教学系统,深度解析运动项目的技术动作,合理引入多媒体技术,采用循序渐进、层层递进... 在小学体育室内技能课堂推进课程与技术的整合,可以向学生更好地展示教学情境,提供丰富感知,呈现思维过程,提升学生运动素养.体育教师应依托学校的智慧教学系统,深度解析运动项目的技术动作,合理引入多媒体技术,采用循序渐进、层层递进的教学模式,让学生在自主、合作学习的学练氛围中逐步掌握运动技能.教育工作者应加工、制作能够支持体育课堂教学的数字资源,通过多媒体信息技术创设情境,调动学生运动技能学习兴趣;利用多媒体信息技术呈现过程,突破运动技能学习难点;运用多媒体信息技术反馈评价,展示运动技能学习效果. 展开更多
关键词 小学体育 室内技能课 多媒体技术
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核心素养培育视域下高中物理复习教学策略分析
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作者 陈元妹 《读与写(上旬)》 2021年第2期343-343,共1页
如何应对高考物理复习,是每一位高中物理教师普遍关注的问题。此阶段教育教学行为的有效进行,可以使学生的高考应对能力得到提升和锻炼。尤其在当前核心素养时代下,核心素养培育成为高中物理教学改革的基本方向,其对于高中各个知识点的... 如何应对高考物理复习,是每一位高中物理教师普遍关注的问题。此阶段教育教学行为的有效进行,可以使学生的高考应对能力得到提升和锻炼。尤其在当前核心素养时代下,核心素养培育成为高中物理教学改革的基本方向,其对于高中各个知识点的教育教学都提出了更高的要求。文章结合高中物理复习教学经验,思考如何将核心素养培育渗透到高中物理复习过程中去的问题,提升高考物理课堂教学实效。 展开更多
关键词 高中物理 核心素养 复习教学
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不同体育锻炼对小学学生成长发育的影响
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作者 陈元妹 《当代体育》 2021年第28期129-130,共2页
体育锻炼对学生的成长发育有非常关键的影响,体育教师需要将理论分析与实践研究融为一体,关注与学生之间的情感交流及互动。在指导和鼓励学生的过程中促进各种体育锻炼活动的顺利开展,确保学生能够变得更加主动和乐观。
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