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本发明属于计算机视觉领域，尤其涉及行人属性识别领域。具体涉及一种基于ResNeSt和难样本在线挖掘的行人不平衡属性识别方法，旨在解决由于行人正负样本分布不均衡所导致的属性识别准确率低的问题。本发明包括：通过ResNeSt50网络模型作为特征提取网络来挖掘较高细粒度的行人特征；通过通道注意力机制来进一步显著化行人语义特征；通过行人困难样本在线挖掘算法对困难样本进行在线挖掘；通过损失平衡加权策略进一步有针对性的改善了类间不平衡的问题，并利用标签平滑策略来缓解了模型对样本数据的依赖。本发明可应用于各场
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117315382A
(43)申请公布日2023.12.29
(21)申请号202210683610.0
(22)申请日2022.06.17
(71)申请人天津科技大学
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