典型文献
结合MASP和语义分割的双链路行人重识别方法
文献摘要：
行人重识别是通过不同的摄像机识别同一个人.由于人的姿势多变,背景杂乱以及拍摄角度不同等,提取强大的行人特征成为一个有挑战性的任务.为了提取良好的行人特征表示,提出了一种结合MASP与语义分割的双链路行人重识别模型.该方法对网络不同深度的特征进行采样,不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征.上层链路针对网络过深导致行人信息丢失的问题,提出了MASP模块,对浅层特征进行采样,然后与高级特征连接,对深浅层级特征交融,增加特征的多样性.下层链路基于语义分割结果,对提取的中间层行人特征映射,得出语义部位特征.在测试阶段,将全局特征与语义部位特征结合生成多层次特征,加强模型的表征能力.在Market-1501和DukeMTMC-reID两个数据集上与其他方法的对比以及消融实验表明,提出的结合MASP与语义分割的双链路重识别模型有效提升行人重识别性能.
文献关键词：
行人重识别;双链路;全局特征;语义分割;多空洞空间卷积金字塔(MASP)
中图分类号：
作者姓名：
朱亚梅;施一萍;江悦莹;邓源;刘瑾
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]朱亚梅;施一萍;江悦莹;邓源;刘瑾-.结合MASP和语义分割的双链路行人重识别方法)[J].计算机工程与应用,2022(24):143-150
A类：
B类：
MASP,语义分割,双链路,行人重识别,摄像机,同一个,姿势,杂乱,拍摄角度,特征表示,识别模型,不同深度,特征图,表达能力,加细,细粒度,信息丢失,深浅,层级特征,加特,路基,中间层,特征映射,义部,测试阶段,全局特征,特征结合,多层次特征,表征能力,Market,DukeMTMC,reID,其他方法,消融实验,识别性,空间卷积,积金,金字塔
AB值：
0.366434
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