一种基于多层动态集中和局部金字塔聚合的换衣行人重识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于多层动态集中和局部金字塔聚合的换衣行人重识别方法，包括以下步骤:(1)对图像数据集添加风雨场景并执行标准化预处理及数据增强操作；(2)构建输入到Transformer模型的序列；(3)构建基于标准Transformer架构的行人特征提取网络；(4)利用多层动态聚焦模块，对得到的Transformer各层特征进行动态权重调整与融合处理；(5)通过局部金字塔聚合模块选择性地提取并融合Transformer网络中的特定层特征，以获取多尺度特征信息；(6)根据步骤(4)‑(5)所得的特征输出应用于损失函数，以验证查询图像与测试图像是否为同一类别，从而完成模型的训练和优化；本发明在复杂场景下，尤其是面对换衣行人重识别任务时，能够显著提升算法的识别精度和鲁棒性。

《一种基于多层动态集中和局部金字塔聚合的换衣行人重识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023116617180，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为张国庆;周洁琼，申请日期为2023-12-06，公开（公告）日期为2024-05-10，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/62 (2022.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多层动态集中和局部金字塔聚合的换衣行人重识别方法，包括以下步骤:(1)对图像数据集添加风雨场景并执行标准化预处理及数据增强操作；(2)构建输入到Transformer模型的序列；(3)构建基于标准Transformer架构的行人特征提取网络；(4)利用多层动态聚焦模块，对得到的Transformer各层特征进行动态权重调整与融合处理；(5)通过局部金字塔聚合模块选择性地提取并融合Transformer网络中的特定层特征，以获取多尺度特征信息；(6)根据步骤(4)‑(5)所得的特征输出应用于损失函数，以验证查询图像与测试图像是否为同一类别，从而完成模型的训练和优化；本发明在复杂场景下，尤其是面对换衣行人重识别任务时，能够显著提升算法的识别精度和鲁棒性。

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