CN113989597B - 车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取待识别的车辆图像;将车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;其中,车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质,扩增后的特征包含了更丰富的语义信息,提高了模型的泛化能力和识别准确度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
车辆重识别旨在从多个摄像头捕捉到的图像中寻找同一个目标车辆,其难点在于外观相似的不同车辆的图像之间的差异较小,而在不同视角或者不同光照条件下同一车辆的图像之间的差异较大。
现有技术中,通过获取大量的样本图像,对样本图像进行平移、翻转、旋转和对比度等变换,扩增样本的数据量,用于对车辆重识别模型进行训练。然而,通过上述数据扩增方法的方式较为简单,扩增后的数据信息量不够丰富,训练后的模型的泛化能力差,识别准确度差。
发明内容
本发明提供一种车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质,用于解决现有技术中的车辆重识别方法的数据扩增方式简单,扩增后的数据训练得到的模型泛化能力差、识别准确度差的技术问题。
本发明提供一种车辆重识别方法,包括:
获取待识别的车辆图像;
将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,所述车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
所述车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增,包括:
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述车辆重识别模型的损失函数为:
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失函数为:
其中,为样本车辆图像的数量,为样本车辆标注结果的数量,为对应的
全连接层的权重,为对应的全连接层的偏差,为样本车辆标注结果对应的全连接
层的权重,为样本车辆标注结果对应的全连接层的偏差, ,
为转置运算符号。
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述车辆重识别模型的增强三元组损失函数为:
其中,为样本车辆图像的每个训练批次数量,为每个训练批次中样本车辆标注
结果的数量,为每个训练批次中单个样本车辆标注结果对应的样本车辆图像的数量,为
训练批次的标号,为样本车辆标注结果的标号,为单个样本车辆标注结果对应的样本车
辆图像的标号,为目标扩增特征与正样本扩增特征之间的距离,为
目标扩增特征与负样本扩增特征之间的距离,为正负样本对之间的距离阈值;
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果,包括:
将所述车辆图像输入至所述车辆重识别模型的特征提取层,得到所述特征提取层输出的特征;
将所述特征输入至所述车辆重识别模型的特征处理层,得到所述特征处理层输出的归一化特征;
将所述归一化特征输入至所述车辆重识别模型的特征识别层,得到所述特征识别层输出的车辆识别结果。
根据本发明提供的车辆重识别方法,所述特征提取层为ResNet。
本发明提供一种车辆重识别装置,包括:
获取单元,用于获取待识别的车辆图像;
识别单元,用于将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,所述车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
所述车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
本发明提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述车辆重识别方法的步骤。
本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述车辆重识别方法的步骤。
本发明提供的车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质,将待识别的车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的,车辆重识别模型的损失函数是在根据每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下得到的,使得车辆重识别模型既能够学习识别样本车辆图像中的特征,又能够学习识别各样本车辆标注结果中所有样本车辆图像的特征的变化特征,相当于在特征层面实现了对样本数据的扩增,使得模型能够学习识别更丰富的语义信息,提高了模型的泛化能力和识别准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的车辆重识别方法的流程示意图;
图2是本发明提供的车辆重识别模型的结构示意图;
图3是本发明提供的车辆重识别装置的结构示意图;
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1是本发明提供的车辆重识别方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:
步骤110,获取待识别的车辆图像;
步骤120,将车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下,车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
具体地,车辆图像为包含目标车辆的图像。车辆重识别的目的就是要从多个车辆图像中将目标车辆识别出来。车辆重识别可以通过车辆重识别模型来实现。车辆重识别模型可以对车辆图像中的特征进行提取,并根据提取到的特征识别得到车辆识别结果。可以通过样本车辆图像对初始模型进行训练后得到车辆重识别模型。
现有技术中为了提高车辆重识别模型的性能,可以采用大量的样本车辆图像进行标注,得到样本车辆图像的样本车辆标注结果,然后对初始模型进行训练。由于标注训练样本的成本较高且样本不易获得,还可以采用对样本图像进行旋转、翻转、裁剪和放缩等变换,将一张样本图像扩展出多张图像,增加训练数据。然而,上述变换得到的图像对模型的泛化能力和识别准确度的提升十分有限。
本发明实施例提供一种基于隐式语义数据扩增的方法,可以训练得到车辆重识别模型。
首先,收集大量的样本车辆图像;其次,对每一样本车辆图像进行标注,得到每一样本车辆图像对应的样本车辆标注结果。训练的样本可以按照样本车辆标注结果分为多个类。再次,根据多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像,对初始模型进行训练,得到车辆重识别模型。应用该车辆重识别模型时,车辆识别结果为样本车辆标注结果中的至少一个。一个样本车辆标注结果对于一个样本车辆。
在上述训练过程中,为了使初始模型能够学习到更多的特征,可以考虑在特征层
面对训练样本进行数据扩增,可以根据每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的
特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增。例如,根据样本
车辆标注结果A(也就是样本车辆A)对应的所有样本车辆图像的特征{ , ,…, ,…, },为样本车辆图像的数量,为某一样本车辆图像的标号,对每个( )进行扩增,扩
增的方式为在以 为均值,该样本车辆的所有样本车辆图像的特征的方差或者协方差为
方差的高维高斯分布上采样得到的等。
由于上述数据扩增方式是在特征层面进行,不改变样本车辆标注信息,对于训练结果的改变可以仅仅体现在模型的损失上面。
车辆重识别模型的损失函数又可以用于表征模型的交叉熵损失和三元组损失。其中,交叉熵损失,可以用于在全局层面对车辆重识别模型的损失进行约束。三元组损失,可以用于在局部层面对车辆重识别模型的损失进行约束,使得同一类别的特征在特征空间中靠近,不同类别的特征在特征空间中远离。本发明实施例中提供的交叉熵损失函数,是在原有交叉熵损失函数的基础上进行改进后得到的。同样的,本发明实施例中提供的三元组损失函数也是在原有三元组损失函数的基础上进行改进后得到的。为了以示区别,在后续实施例中可以称为增强交叉熵损失函数和增强三元组损失函数。
本发明实施例提供的车辆重识别方法,将待识别的车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的,车辆重识别模型的损失函数是在根据每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下得到的,使得车辆重识别模型既能够学习识别样本车辆图像中的特征,又能够学习识别各样本车辆标注结果中所有样本车辆图像的特征的变化特征,相当于在特征层面实现了对样本数据的扩增,使得模型能够学习识别更丰富的语义信息,提高了模型的泛化能力和识别准确度。
基于上述任一实施例,基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增,包括:
具体地,在特征层面对样本车辆图像的特征进行扩增的过程,就是希望扩增后的特征能够包含所在的样本车辆标注结果中所有样本的特征在特征空间中的变化信息,可以通过在深层特征空间进行随机采样的方式进行特征扩增。
所有样本的特征在特征空间中的变化信息可以通过方差矩阵或者协方差矩阵来表示。以协方差为例,可以用协方差来表示一个样本车辆标注结果中所有样本的特征在特征空间中的总体误差。可以采用随机抽样的方式来获取样本车辆标注结果中所有样本的特征在特征空间中的变化信息。
相应地,可以采用一个零均值的正态分布来体现随机采样过程,可以采用样本车辆标注结果中所有样本的特征所对应的协方差矩阵来体现特征变化信息,则对特征进行隐式语义扩增,用公式表示为:
上式中,采用零均值采样可以使得扩增后得到的扩增特征能够包含原样本车辆图像中的信息,采用协方差均值矩阵可以使得扩增后得到的扩增特征能够包含该样本车辆中所有样本的特征在特征空间中的变化信息。
由于上述扩增是在提取样本车辆图像的特征之后才进行的,且是在特征层面进行扩增,与现有技术中在图像层面不同,因此,上述数据扩增方法又可以被称为隐式语义数据扩增。
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的损失函数为:
具体地,车辆重识别模型的损失函数可以包括增强交叉熵损失函数和增强三元组损失函数。可以通过设置不同的权重,来调节训练过程重增强交叉熵损失和增强三元组损失的占比。
其中,增强交叉熵损失函数,可以用于在全局层面对车辆重识别模型的损失进行约束。例如,在所有样本车辆标注结果中,计算分类过程中的交叉熵损失。
增强三元组损失函数,可以用于在局部层面对车辆重识别模型的损失进行约束,使得同一类别的特征在特征空间中靠近,不同类别的特征在特征空间中远离。例如,在一个样本车辆标注结果中,可以随机选择一个特征作为目标特征,然后选择同一样本车辆标注结果中的另一特征作为正样本特征,选择不同样本车辆标注结果中的另一特征作为负样本特征,从而确定三元组损失。
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的增强交叉熵损失函数为:
其中, 为样本车辆图像的数量, 为样本车辆标注结果的数量, 为
对应的全连接层的权重, 为 对应的全连接层的偏差, 为样本车辆标注结果
对应的全连接层的权重, 为样本车辆标注结果对应的全连接层的偏差, , 为转置运算符号。
具体地,上述式子中的 和b分别表示车辆重识别模型的全连接层中的权重和偏
差,具体定义由下标确定。例如, 为 对应的全连接层的权重,对应于全连接层权
重矩阵的第 列向量。 为 对应的全连接层的偏差,对应于全连接层的第
个偏差。
下面为增强交叉熵损失函数的推导过程:
对于车辆重识别模型,若直接根据交叉熵损失的定义,可以求解得到交叉熵损失函数的初始公式为:
当采用每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆
标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增时,也就是对样本车辆图像 的特征
在特征维度上进行扩增,假设,在这个高维高斯分布上采样,并且采
样次数趋近于无穷( )时,交叉熵损失函数的初始公式可以表示为:
下面对式(2)求上界。先对分式项进行整理得到:
并将t=1得到:
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的增强三元组损失函数为:
其中, 为样本车辆图像的每个训练批次数量, 为每个训练批次中样本车辆标
注结果的数量, 为每个训练批次中单个样本车辆标注结果对应的样本车辆图像的数量, 为训练批次的标号, 为样本车辆标注结果的标号, 为单个样本车辆标注结果对应的样
本车辆图像的标号, 为目标扩增特征 与正样本扩增特征 之间的距离, 为目标扩增特征 与负样本扩增特征 之间的距离, 为正负样本对之间
的距离阈值;
对样本车辆图像提取特征后,在任一样本车辆标注结果对应的样本车辆图像中,
可以随机选择一个样本车辆图像的特征作为目标特征 ,然后选择同一样本车辆标注结
果对应的另一样本车辆图像的特征作为正样本特征 ,选择不同样本车辆标注结果对应
的另一样本车辆图像的特征作为负样本特征 ,从而构成三元组样本特征 。
在特征扩增前后,三元组样本特征和三元组样本扩增特征满足:
其中, 为目标扩增特征 在第 个维度的均值向量, 为目标扩
增特征 在第 个维度的标准差向量, 为正样本扩增特征 在第 个维度的
均值向量, 为正样本扩增特征 在第个维度的标准差向量, 为维度数量,
为计算系数。
在此基础上,可以得到增强三元组损失函数。
此外,为了保证快速收敛,可以对三元组样本的选择也很重要。在一个训练批次中,可以让每个样本与该批次中最困难的正负样本构成三元组样本。
基于上述任一实施例,步骤120包括:
将车辆图像输入至车辆重识别模型的特征提取层,得到特征提取层输出的特征;
将特征输入至车辆重识别模型的特征处理层,得到特征处理层输出的归一化特征;
将归一化特征输入至车辆重识别模型的特征识别层,得到特征识别层输出的车辆识别结果。
具体地,图2是本发明提供的车辆重识别模型的结构示意图,如图2所示,车辆重识别模型的模型结构可以包括特征提取层、特征处理层和特征识别层。
其中,特征提取层用于对输入的车辆图像进行特征提取,得到特征。特征提取层还可以包括一个全局平均池化层,用于减少参数数量,减少计算量。
特征处理层用于对扩增特征进行归一化处理,减小特征之间的单位和尺度的影响,得到归一化特征。
特征识别层可以为全连接层,用于对归一化特征进行识别,得到车辆识别结果。
基于上述任一实施例,特征提取层为ResNet。
具体地,可以采用ResNet用于提取样本车辆图像的特征。ResNet(Deep residualnetwork,深度残差网络)容易优化,并且能够通过增加深度来提高准确率,网络内部使用了跳跃连接,缓解了由于深度增加带来的梯度消失问题,能够尽可能多地提取到样本车辆图像的特征。
基于上述任一实施例,图3是本发明提供的车辆重识别装置的结构示意图,如图3所示,该车辆重识别装置包括:
获取单元310,用于获取待识别的车辆图像;
识别单元320,用于将车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下,车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
本发明实施例提供的车辆重识别装置,将待识别的车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的,车辆重识别模型的损失函数是在根据每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下得到的,使得车辆重识别模型既能够学习识别样本车辆图像中的特征,又能够学习识别各样本车辆标注结果中所有样本车辆图像的特征的变化特征,相当于在特征层面实现了对样本数据的扩增,使得模型能够学习识别更丰富的语义信息,提高了模型的泛化能力和识别准确度。
基于上述任一实施例,该装置基于如下公式进行特征扩增:
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的损失函数为:
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的增强交叉熵损失函数为:
其中, 为样本车辆图像的数量, 为样本车辆标注结果的数量, 为
对应的全连接层的权重, 为 对应的全连接层的偏差, 为样本车辆标注结果
对应的全连接层的权重, 为样本车辆标注结果对应的全连接层的偏差, , 为转置运算符号。
基于上述任一实施例,车辆重识别模型的增强三元组损失函数为:
其中, 为样本车辆图像的每个训练批次数量, 为每个训练批次中样本车辆标
注结果的数量, 为每个训练批次中单个样本车辆标注结果对应的样本车辆图像的数量, 为训练批次的标号, 为样本车辆标注结果的标号, 为单个样本车辆标注结果对应的样
本车辆图像的标号, 为目标扩增特征 与正样本扩增特征 之间的距离, 为目标扩增特征 与负样本扩增特征 之间的距离, 为正负样本对之间
的距离阈值;
基于上述任一实施例,识别单元用于:
将车辆图像输入至车辆重识别模型的特征提取层,得到特征提取层输出的特征;
将特征输入至车辆重识别模型的特征处理层,得到特征处理层输出的归一化特征;
将归一化特征输入至车辆重识别模型的特征识别层,得到特征识别层输出的车辆识别结果。
基于上述任一实施例,特征提取层为ResNet。
基于上述任一实施例,图4为本发明提供的电子设备的结构示意图,如图4所示,该电子设备可以包括:处理器(Processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(Memory)430和通信总线(Communications Bus)440,其中,处理器410,通信接口420,存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑命令,以执行如下方法:
获取待识别的车辆图像;将车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;其中,车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下,车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
此外,上述的存储器430中的逻辑命令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干命令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例提供的电子设备中的处理器可以调用存储器中的逻辑指令,实现上述方法,其具体的实施方式与前述方法实施方式一致,且可以达到相同的有益效果,此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法,例如包括:
获取待识别的车辆图像;将车辆图像输入至车辆重识别模型,得到车辆重识别模型输出的车辆识别结果;其中,车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下,车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质上存储的计算机程序被执行时,实现上述方法,其具体的实施方式与前述方法实施方式一致,且可以达到相同的有益效果,此处不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干命令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种车辆重识别方法,其特征在于,包括:
获取待识别的车辆图像;
将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,所述车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
所述车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失;
所述基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增,包括:
所述车辆重识别模型的损失函数为:
所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失函数为:
3.根据权利要求1或2所述的车辆重识别方法,其特征在于,所述将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果,包括:
将所述车辆图像输入至所述车辆重识别模型的特征提取层,得到所述特征提取层输出的特征;
将所述特征输入至所述车辆重识别模型的特征处理层,得到所述特征处理层输出的归一化特征;
将所述归一化特征输入至所述车辆重识别模型的特征识别层,得到所述特征识别层输出的车辆识别结果。
4.根据权利要求3所述的车辆重识别方法,其特征在于,所述特征提取层为ResNet。
5.一种车辆重识别装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取待识别的车辆图像;
识别单元,用于将所述车辆图像输入至车辆重识别模型,得到所述车辆重识别模型输出的车辆识别结果;
其中,所述车辆重识别模型是基于多个样本车辆标注结果,以及每一样本车辆标注结果对应的多个样本车辆图像训练得到的;
所述车辆重识别模型的损失函数用于表征在基于每一样本车辆标注结果对应的所有样本车辆图像的特征,对每一样本车辆标注结果对应的各个样本车辆图像的特征进行扩增的情况下所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失和增强三元组损失;
所述装置基于如下公式进行特征扩增:
所述车辆重识别模型的损失函数为:
所述车辆重识别模型的增强交叉熵损失函数为:
6.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述车辆重识别方法的步骤。
7.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述车辆重识别方法的步骤。
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