【摘 要】
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细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61571073)
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细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络,用于实现细粒度车辆多属性识别。具体而言,通过对传统神经网络结构的改变,将车辆识别问题转化为多属性学习问题。对三元组损失函数进行改进用于训练网络以实现细粒度车辆识别。同时,创建了一个车辆多属性数据集并完成训练工作,结果显示了该方法的潜力。
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