基于知识蒸馏方法的行人属性识别研究
Computer Applications and Software（2018）
摘要
行人属性识别是当前视频监控分析技术重要研究方向.为了解决神经网络对训练数据中隐藏知识利用不充分的问题,以及训练数据中的部分信息被“丢弃”的问题,提出一种基于知识蒸馏的模型.通过使用一种混合的损失函数,挖掘被丢弃的属性信息中的隐藏信息.利用这些隐藏信息可以对原本的属性识别任务有巨大的提升.在RAP数据集上验证该方法的有效性.与深度卷积网络ResNet101的对比实验证明,该方法优化后的网络,分类准确率有了明显提高.
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