目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(...目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.展开更多
为了解决部分均匀环境中训练数据不足时的子空间信号检测难题,采用贝叶斯理论,将噪声协方差矩阵建模为逆威沙特分布,并采用广义似然比准则(generalized likelihood ratio test,GLRT)、Rao准则和Wald准则设计自适应检测器,结果表明3种准...为了解决部分均匀环境中训练数据不足时的子空间信号检测难题,采用贝叶斯理论,将噪声协方差矩阵建模为逆威沙特分布,并采用广义似然比准则(generalized likelihood ratio test,GLRT)、Rao准则和Wald准则设计自适应检测器,结果表明3种准则得到相同的结果。基于仿真及实测数据验证了所提检测器的有效性,并得出了影响检测性能的关键物理量。展开更多
文摘目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.
文摘为了解决部分均匀环境中训练数据不足时的子空间信号检测难题,采用贝叶斯理论,将噪声协方差矩阵建模为逆威沙特分布,并采用广义似然比准则(generalized likelihood ratio test,GLRT)、Rao准则和Wald准则设计自适应检测器,结果表明3种准则得到相同的结果。基于仿真及实测数据验证了所提检测器的有效性,并得出了影响检测性能的关键物理量。
