跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行...跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行人的局部细化特征与全局粗糙特征,从细粒度和粗粒度两方面来增强网络的特征表达能力。利用混淆学习策略,模糊网络的模态识别反馈,挖掘稳定且有效的模态无关属性应对模态差异,来提高特征对模态变化的鲁棒性。在大规模数据集SYSU-MM01的全搜索模式下该算法首位击中率和平均精度(mean average precision,mAP)的结果分别为76.69%和72.45%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下该算法首位击中率和mAP的结果分别为94.62%和94.60%,优于现有的主要方法,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘为研究声发射信号在木材中的传播行为,分别对杨木、红锥、樟子松和杉木4种木材试件建立COMSOL三维仿真模型,通过给定位移的方法模拟弹性波点源,进而借助仿真过程的应力云图分析声发射(acoustic emission,AE)信号沿木材纵向传播的过程。针对AE源到达模型表面2个位置的时间差,利用时差定位法(time difference of arrival,TDOA)计算AE源的纵波波速。在木材试件上以相同条件进行AE试验并计算纵波波速,最终结果与仿真模型相符。研究结果表明,杨木、红锥、樟子松和杉木4种木材仿真与试验的纵波波速的相对误差分别为1.47%、1.04%、0.46%和2.33%,仿真模型能够客观反映AE信号在木材中的传播行为,为木材AE信号传播过程可视化提供一种新的途径。但AE信号幅值的相对误差较大,模型不能客观反映木材中幅值的变化规律。
文摘跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行人的局部细化特征与全局粗糙特征,从细粒度和粗粒度两方面来增强网络的特征表达能力。利用混淆学习策略,模糊网络的模态识别反馈,挖掘稳定且有效的模态无关属性应对模态差异,来提高特征对模态变化的鲁棒性。在大规模数据集SYSU-MM01的全搜索模式下该算法首位击中率和平均精度(mean average precision,mAP)的结果分别为76.69%和72.45%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下该算法首位击中率和mAP的结果分别为94.62%和94.60%,优于现有的主要方法,验证了所提方法的有效性。
