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為了提升跨模態(tài)行人重識別算法的識別精度，提出了一種基于改進困難三元組損失的特征學習框架。首先，改進了傳統(tǒng)困難三元組損失，使其轉(zhuǎn)換為全局三元組損失。其次，基于跨模態(tài)行亼重識別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變化的問題，設(shè)計了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失，以配合全局三元組損失進行模型訓練。在改進困難三元組損失的基礎(chǔ)上，首次在跨模態(tài)行人重識別模型中設(shè)計屬性特征來提高模型的特征提取能力。最后，針對跨模態(tài)行亼重識別中岀現(xiàn)的類別失衡問題，首次將 Focal loss用于替代傳統(tǒng)交叉熵損失來進行模型訓練。相比現(xiàn)有算法，在ReεDB數(shù)據(jù)集實驗中，所提框架在各項指標中均有1.9%~6.4%的提升。另外，通過消融實驗證明了3種方法均能提升模型的特征提取能力。
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