典型文献
基于部件特征的行人重识别
文献摘要：
深度卷积神经网络在许多计算机视觉领域取得了重大进展。已有文献验证在行人重识别任务中，采用部件特征提供的细粒度信息有利于人员检索。本文采用的方法是基于部件的卷积基线网络（PCB），给定一个图像输入，它输出一个由数个部件特征组成的卷积描述特征子。通过统一的分区策略，PCB取得了相比其它方法更有竞争力的结果。采用精修部件池化技术（RPP），将每个部件产生异常值重新分配到与它们最接近的部分，从而产生具有增强部件内一致性的精修部件。使用生成对抗网络（GAN）来生成多样性高质量图像，充分覆盖样本中未出现的特征。
文献关键词：
行人重识别;卷积神经网络;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
张鹏
作者机构：
陕西省广播电视局 陕西 西安 710086
文献出处：
引用格式：
[1]张鹏-.基于部件特征的行人重识别)[J].数字化用户,2022(52):121-123
A类：
B类：
行人重识别,深度卷积神经网络,计算机视觉,重大进展,细粒度信息,线网,PCB,数个,分区策略,精修,池化,RPP,异常值,重新分配,配到,生成对抗网络,GAN,来生,质量图
AB值：
0.334579
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