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歷史十大高被引論文
- 微軟研究人員在2015年人工智能會議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學習》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數(shù)據(jù)庫排名中位數(shù)分析）?！队糜趫D像識別的深度殘差學習》已經(jīng)成為21世紀以來被引用次數(shù)最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學習（ResNet）架構(gòu)，突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的信號衰減問題，使網(wǎng)絡層數(shù)達到前所未有的深度，并在2015年贏得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學習發(fā)展的重要里程碑，也為后續(xù)的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
- 關(guān)鍵字： 圖像識別 ResNet AI ChatGPT
基于全局引導的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個人進行跨攝像頭識別，要實現(xiàn)跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時空線索。為了解決這個問題，本文提出了一種基于全局引導的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導網(wǎng)絡將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的時間相關(guān)性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實驗結(jié)果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導 PCA
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