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文献类型

  • 1 篇 期刊文献

馆藏范围

  • 1 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

  • 1 篇 工学
    • 1 篇 信息与通信工程

主题

  • 1 篇 孪生网络
  • 1 篇 传统手工局部特征
  • 1 篇 多任务学习
  • 1 篇 深层特征

机构

  • 1 篇 四川大学

作者

  • 1 篇 熊淑华
  • 1 篇 何小海
  • 1 篇 吴晓红
  • 1 篇 刘康凝
  • 1 篇 卿粼波

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=传统手工局部特征"
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基于多任务学习的行人重识别特征表示方法
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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2020年 第4期32卷 519-527页
作者： 刘康凝 何小海 熊淑华 卿粼波 吴晓红 四川大学电子信息学院 成都610065
作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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