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气候系统模式CESM的耦合通信建模及资源分配算法研究
【出 处】
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吉林大学
【发表日期】
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2021年01期
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行人重识别是计算机视觉领域的一个关键任务,可被广泛应用于智能交通与安防。行人数据的特点主要是训练数据有限、样本类间距离小、类内距离大,且数据本身质量不高,含有噪声。这使得行人重识别任务具有较大的挑战性。如何在行人数据上提取出鲁棒的特征是提高重识别性能的关键。本文针对有监督的和无监督的行人重识别任务分别进行了获取鲁棒性特征的研究,且在通用数据集上验证了所提方法的有效性。本文的研究内容及创新点如下:（
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