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题名基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法
被引量：13
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作者
宋晓茹
杨佳
高嵩
陈超波
宋爽
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机构
西安工业大学电子信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第4期1526-1533,共8页
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基金
陕西省重点研发计划(2021GY-287)
西安工业大学大学生创新创业训练计划项目(18040101128)。
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文摘
针对行人重识别中因遮挡、姿态变化使模型特征无法充分表达行人信息的问题,提出了基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法。首先使用改进的骨干网络R-ResNet50提取图像特征;其次,抽取网络不同尺度的特征层嵌入注意力机制DANet,使模型更关注于重点信息;最后,对提取出的关键特征进行多尺度特征融合,实现特征间的优势互补,并使用联合交叉熵损失、难样本采样三元组损失和中心损失的多损失函数策略对网络模型进行训练。实验结果表明,所提方法在Market1501、DukeMTMC-ReID数据集上的首位命中率Rank-1和平均精度均值mAP分别达到了92.7%、80.4%和86.4%、71.0%,模型提取的特征更具有判别性,识别率更高。
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关键词
行人重识别
注意力机制
多尺度特征融合
多损失函数策略
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Keywords
person re-identification
attention mechanism
multi-scale feature fusion
multi-loss function strategy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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