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本发明提出了一种基于混合注意解耦重识别网络的行人重识别方法及设备，以增强领域不变的行人特征的辨别能力，从而形成可靠的类别边界和学习类内语义多样性。方法中混合注意模块的设计是为了从空间和通道的角度，以注意力权重解耦的方式加强领域不变的特征表达，这迫使网络自动利用有利于跨领域重识别的图像区域和属性线索。此外，基于增强的领域不变特征表达，提出了一种多困难样本内存学习策略，以提高目标域样本的类内多样性。本发明通过更新可靠样本内存库和多个困难样本内存库来优化特征学习过程，通过考虑同一类别内各个样本之间的关
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116524533 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310257567.6 G06V 10/764 (2022.01)
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