| 面向行人重识别的多域批归一化问题研究 |
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| 引用本文： | 张誉馨,张索非,王文龙,吴晓富.面向行人重识别的多域批归一化问题研究[J].计算机技术与发展,2022(1):91-97. |
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| 作者姓名： | 张誉馨 张索非 王文龙 吴晓富 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学通信与信息工程学院;南京邮电大学物联网学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61701252)。 |
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| 摘 要： | 近年来基于深度神经网络的行人重识别算法取得了长足的进步,被广泛应用于网络中的批归一化(batch normalization)模块发挥着重要作用.批归一化模块在多数情况下可有效提高网络收敛速度和训练稳定性,然而当多个独立标注的数据库混合在一块进行跨域或者多域训练时,数据之间的分布差异使得目前的批归一化算法工作逻辑存疑....
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| 关 键 词： | 计算机视觉 深度学习 行人重识别 多域训练 批归一化 |
Research on Batch Normalization for Multi-domain Person Re-identification |
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| ZHANG Yu-xin,ZHANG Suo-fei,WANG Wen-long,WU Xiao-fu.Research on Batch Normalization for Multi-domain Person Re-identification[J].Computer Technology and Development,2022(1):91-97. |
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| Authors: | ZHANG Yu-xin ZHANG Suo-fei WANG Wen-long WU Xiao-fu |
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| Affiliation: | (School of Telecommunications&Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;School of Internet of Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | computer vision deep learning pedestrian Re-ID multi-domain training batch normalization |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
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