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多尺度多特征融合的行人重识别模型
文献摘要：
为了解决行人重识别中行人特征表达不充分、忽视相邻区域的语义相关性等问题,提出了多尺度多特征融合的行人重识别模型.首先,通过多分支结构获取包含不同信息的特征图;其次,通过组合相邻的局部区域,强调局部特征之间的语义相关性;最后,结合最大池化和平均池化的优势,从不同的方向学习更加全面的特征信息.分别在Market-1501,DukeMTMC-reID以及MSMT17数据集上进行实验,结果表明,在光照不同、拍摄角度不同等环境下,文中模型的mAP分别达到了88.40％,78.50％,59.20％,能够有效地提取行人特征,识别精度较高.
文献关键词：
深度学习;行人重识别;多尺度多特征;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
刘丽;李曦;雷雪梅
作者机构：
北京科技大学自动化学院 北京 100083;北京科技大学信息化建设与管理办公室 北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]刘丽;李曦;雷雪梅-.多尺度多特征融合的行人重识别模型)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(12):1868-1876
A类：
多尺度多特征
B类：
多特征融合,行人重识别,识别模型,中行,特征表达,相邻区域,语义相关性,多分支结构,特征图,局部区域,局部特征,最大池化,平均池化,特征信息,Market,DukeMTMC,reID,MSMT17,拍摄角度,mAP,识别精度
AB值：
0.338051
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