典型文献
异构分支关联特征融合的行人重识别
文献摘要：
针对行人重识别(Person Re-ID)过程中,多分支结构的网络模型在提取行人特征时缺乏异构特征的问题,提出一种异构分支关联特征融合的行人重识别算法.训练阶段,将OSNet与注意力机制相结合作为主干共享网络,以学习到具有更强显著性和区分性的行人关键特征;将分支网络输出的行人特征进行水平均等分割,再提取关联条纹特征,从而全面利用位于条纹间的综合信息;设计异构特征提取模块,以增加模型学习差异特征所需的结构多样性.推理阶段,将多个特征向量融合成一个新的特征向量,再进行相似性判断.将该方法在Market-1501、DukeMTMC-reID数据集上进行有效性实验验证并对结果进行分析,所提算法能够提高行人重识别的准确率,模型所提取的特征具有较强的鲁棒性和判别力.
文献关键词：
条纹特征关联;异构分支;特征融合;行人重识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
陈璠;彭力
作者机构：
物联网技术应用教育部工程研究中心(江南大学 物联网工程学院),江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]陈璠;彭力-.异构分支关联特征融合的行人重识别)[J].计算机科学与探索,2022(11):2609-2618
A类：
异构分支,条纹特征关联
B类：
关联特征,特征融合,行人重识别,Person,Re,多分支结构,异构特征,识别算法,训练阶段,OSNet,注意力机制,共享网络,区分性,关键特征,分支网,均等分割,综合信息,取模,模型学习,学习差异,差异特征,结构多样性,特征向量,向量融合,Market,DukeMTMC,reID,高行
AB值：
0.377764
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