【摘 要】
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针对无监督行人重识别跨域迁移时性能严重衰退问题，提出一种基于注意力机制学习域内变化的跨域行人重识别方法。首先以Res Net50为基础架构并进行调整使其适合行人重识别任务，并引入IBN-Net(Instance-Batch Normalization Networks)以提高模型的泛化能力，同时增加区域注意力分支以提取更具鉴别性的行人特征。对于源域的训练，将其作为分类任务，使用交叉熵损失进行源域的
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针对无监督行人重识别跨域迁移时性能严重衰退问题，提出一种基于注意力机制学习域内变化的跨域行人重识别方法。首先以Res Net50为基础架构并进行调整使其适合行人重识别任务，并引入IBN-Net(Instance-Batch Normalization Networks)以提高模型的泛化能力，同时增加区域注意力分支以提取更具鉴别性的行人特征。对于源域的训练，将其作为分类任务，使用交叉熵损失进行源域的有监督学习，同时引入三元组损失来挖掘源域的难负样本，提高源域的分类性能。对于目标域的训练，通过学习域内变
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路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分，规划路径的优劣，很大程度上决定了机器人执行任务的效果.传统的路径规划算法，例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A*算法，以及基于采样的RRT算法和其改进后的RRT*算法，仅仅考虑避障问题；基于插值曲线的算法，可以产生较为光滑的轨迹，基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数，通过优化求解，产生动力学特性较好的轨迹.然而，面对当前越
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