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目的 现有的跨域重识别任务普遍存在源域与目标域之间的域偏差大和聚类质量差的问题,同时跨域模型过度关注在目标域上的泛化能力将导致对源域知识的永久性遗忘。为了克服以上挑战,提出了一个基于跨域联合学习与共享子空间度量的车辆重识别方法。方法 在跨域联合学习中设计了一种交叉置信软聚类来建立源域与目标域之间的域间相关性,并利用软聚类结果产生的监督信息来保留旧知识与泛化新知识。提出了一种显著性感知注意力机制来获取车辆的显著性特征,将原始特征与显著性特征映射到一个共享子空间中并通过它们各自全局与局部之间的杰卡德距离来获取共享度量因子,根据共享度量因子来平滑全局与局部的伪标签,进而促使模型能够学习到更具鉴别力的特征。结果 在3个公共车辆重识别数据集VeRi-776(vehicle re-identification-776 dataset)、VehicleID(largescale vehicle re-identification dataset)和VeRi-Wild(vehicle re-identification dataset in the wild)上与较新方法进行实验对比,以首位命中率(rank-1 accuracy,Rank-1)和平均精度均值(mean average precision,mAP)作为性能评价指标,本文方法在VeRi-776→VeRi-Wild,VeRi-Wild→VeRi-776,VeRi-776→VehicleID,VehicleID→VeRi-776的跨域任务中,分别在目标域中取得了42.40%,41.70%,56.40%,61.90%的Rank-1准确率以及22.50%,23.10%,41.50%,49.10%的mAP准确率。在积累源域的旧知识表现中分别取得了84.60%,84.00%,77.10%,67.00%的Rank-1准确率以及55.80%,44.80%,46.50%,30.70%的mAP准确率。结论 相较于无监督域自适应和无监督混合域方法,本文方法能够在积累跨域知识的同时有效缓解域偏差大的问题,进而提升车辆重识别的性能。 相似文献
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对压延机辊筒内的导热油加热和冷却方式、结构、系统进行了分析,并对压延机辊筒内的导热油加热和冷却计算方法进行了研究. 相似文献
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空气压缩机是燃料电池车发动机系统中的重要零部件,也是传统工业向新能源行业转型的代表[1].国内燃料电池车用空压机发展时间较短,针对目前汽车对发动机的需求以及测试中出现的空压机故障类型,结合传统空压机故障诊断模式[2],收集了车用空压机的对应故障征兆,先对测试参数进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),再利用Matlab中的BP神经网络工具箱对燃料电池空压机进行故障诊断,诊断结果与实际情况比较吻合. 相似文献
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载热体加热炉中炉管串并联的流量计算华东理工大学汪琦1前言炉管是载热体加热炉的关键部件,其形式、尺寸、结构布置及制造质量直接影响到炉子的换热效果。炉管按其组合形式可分为(1)串联管路:不同直径的管子首尾相连接并盘旋而成。(2)并联管路:有共同起始点和汇... 相似文献
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注射模CAE软件系统上海市华东理工大学(200237)汪琦,刘伟上海无线电十八厂许七一1引言对于传统的注射模设计及加工,在模型的设计过程中很多重要的数据只能通过人工估计和记录,而且模具设计和加工工艺所依据的制件图中,有些设计参数只能依靠有限的原始资料... 相似文献
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