基於改進損失函數的多階段行人屬性識別方法

基於改進損失函數的多階段行人屬性識別方法 一、 摘要 文中基於深度學習理論提出多階段行人屬性識別方法,同時探索屬性間的正、負相關性。 二、網絡結構 三、算法流程 第一階段   第一階段將網絡最後一個全連接層的輸出神經元個數修改爲行人屬性的數目，網絡的其它層仍然保持原有結構，將最後一層全連接層的輸出作爲sigmoid 激活函數的輸入，經此激活函數輸出每個屬性的預測值。   每個小批次中的每個屬性產生

>>阅读原文<<