基于联邦学习的无监督跨域车辆重识别方法

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摘要在车辆重识别的实际应用场景中,车辆图像通常来自不同区域的摄像头,路侧边缘计算单元的计算能力有限,无法实时完成模型训练。如果直接部署统一的模型,由于地域差异,同一种网络无法适应所有地域的图像风格,从而影响车辆重识别的准确性。针对以上问题,文章深入分析了车辆重识别算法的特点,提出了基于联邦学习的无监督领域自适应车辆重识别方法。

作者刘世豪

机构地区河北工程大学

出处《电脑知识与技术》 2023年第26期7-10,共4页 Computer Knowledge and Technology

关键词深度学习车辆重识别跨域车辆识别

分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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