基于行人属性分级识别的行人再识别

为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识别行人属性的注意力模型,提取行人属性信息和显著性程度;二是在网络的特征识别部分,针对行人属性的显著性程度和包含的信息量大小,利用注意力模型对属性进行分级识别;三是分析属性之间的相关性,根据上一级的识别结果,调整下一级的识别策略,从而提高小目标属性的识别准确率,进而提高行人再识别的准确率。实验结果表明,该文提出的模型相较于现有方法,有效提高了行人再识别的首位准确率,其中,Market1501数据集上,首位准确率达到了93.1%,在DukeMTMC数据集上,首位准确率达到了81.7%。     

基于多层级特征融合的行人重识别算法

针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重 识别算法精度不高的问题,提出一 种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图 像特征中的短距离信息;其次通过多尺度 金字塔卷积(pyramid convolution,Pyconv) 分支网络提取图像中长像素关 联特征信息,提高模型表达能力;最后使用一种统一形式且可学习的广义均值池化 (generalized mean pooling,GEM) 替代传统平均池化层,达到关注不同区域特征差异性目的。测试阶段添加平均逆消极惩罚 (mINP)作为新评价指标。实验结果表明,本文所提算法在多个数据集上均展现出优势,在 DukeMTMC-ReID数据集上Rank-1达到了90.9%,mAP达到了89.8%。     

基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。     

双金字塔结构引导的多粒度行人重识别方法北大核心CSCD

针对杂乱场景下难以有效地提取行人关键信息和局部遮挡时全局特征方法失效的问题,提出了一种双金字塔结构引导的多粒度行人重识别(person re-identification,ReID)方法。首先在ResNet50中嵌入注意力金字塔,引导网络由粗到细依次挖掘不同粒度的特征,使网络更倾向于关注复杂环境中行人的显著区域;其次通过结构不对称的双重注意力特征金字塔分支(double attention feature pyramid branch,DFP branch)提取多尺度的行人特征,丰富特征的多样性,同时双重注意力机制可使分支从浅层信息中捕获高细粒度的局部特征;最后将粒度较粗的全局特征与多层级细粒度的局部特征融合,两种金字塔相互作用,以此获得更多具有鉴别性的多粒度特征,改善行人遮挡问题。在多个数据集上进行了实验,结果表明,各项评价指标均高于目前大多数主流模型,其中在DukeMTMC-reID数据集上,Rank-1、mAP和平均逆负处罚(mean inverse negative penalty,mINP)分别达到了91.6%、81.9%、48.1%。     

联合全局与局部外观特征的无人机行人属性识别

针对无人机航拍图像下行人属性识别任务特征提取效率低问题,提出一种联合全局与局部外观特征学习的行人属性识别算法。首先为了提升算法的局部区域定位能力,提出一种新颖的基于注意力的属性定位模块,模块通过矩阵乘法来建模不同通道间的空间依赖关系,并利用全局平均池化产生的特征进一步增强提取到的局部区域信息,实现了更好的局部特征表达能力;其次,为了防止生成的局部区域信息出现冗余,设计一种注意力多样性损失,通过最小化特征通道的相似性来约束各个局部区域互不重叠;最后,在两个公开的行人属性识别数据集上的实验结果表明,上述设计可以有效提高属性识别准确率并且参数量仅轻微增加。     

基于多尺度和注意力融合学习的行人重识别

行人重识别的关键依赖于行人特征的提取,卷积神经网络具有强大的特征提取以及表达能力。针对不同尺度下可以观察到不同的特征,该文提出一种基于多尺度和注意力网络融合的行人重识别方法(MSAN)。该方法通过对网络不同深度的特征进行采样,将采样的特征融合后对行人进行预测。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。同时将注意力模块嵌入到残差网络中,使得网络能更加关注于一些关键信息,增强网络特征学习能力。所提方法在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17_V1数据集上首位准确率分别到了95.3%, 89.8%和82.2%。实验表明,该方法充分利用了网络不同深度的信息和关注的关键信息,使模型具有很强的判别能力,而且所提模型的平均准确率优于大多数先进算法。     

基于残差网络和注意力机制的步态识别算法

针对现有行人步态数据集样本较少、多特征融合复杂且识别精准度不高的问题,提出了一种基于残差网络和注意力机制的步态识别算法。首先对每种特征制作标签,然后将表示不同特征的标签做拼接,达到识别多特征的目的。通过迁移ResNet18的预训练模型,并在ResNet18网络第一个和最后一个卷积层后面加入注意力机制,能够加速网络的收敛,提升模型的精准率。〖JP3〗在CASIA-B数据集上进行多次实验,结果表明所提出方法能准确识别行人、状态和不同角度三种步态特征,识别的精准率为97.6%。     

改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测

地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题，很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题，本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集，标注对应标签，进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络，将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道，削弱冗余特征信道；利用改进空洞空间金字塔池化模块，在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征，有效捕获图像全局上下文信息；设计了一种改进非极大值抑制算法，对目标预测框进行后处理，保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度，尤其对小行人目标和密集行人目标的检测，效果提升更为显著。     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中,针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件,提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法,称为双流残差扩张网络,它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中,前端网络用来提取RGB特征和热特征,扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息,全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外,还引入了一种新的多尺度差异性损失,以提高网络的计数性能。为评估该方法,在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明,在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49,在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中，针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件，提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法，称为双流残差扩张网络，它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中，前端网络用来提取RGB特征和热特征，扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息，全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外，还引入了一种新的多尺度差异性损失，以提高网络的计数性能。为评估该方法，在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明，在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49，在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于特征增强模块的小尺度行人检测

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。     

结合时序注意力机制的多特征融合行人序列图像属性识别方法

目前绝大多数的行人属性识别任务都是基于单张图像的,单张图像所含信息有限,而图像序列中包含丰富的有用信息和时序特征,利用序列信息是提高行人属性识别性能的一个重要途径.本文提出了结合时序注意力机制的多特征融合行人序列图像属性识别网络,该网络除了使用常见的空-时二次平均池化特征聚合和空-时平均最大池化特征聚合提取序列的特征外...     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

Saliency guided self-attention network for pedestrian attribute recognition in surveillance scenarios

Pedestrian attribute recognition is often considered as a multi-label image classification task. In order to make full use of attribute-related location information, a saliency guided sel-attention network ( SGSA-Net) was proposed to weakly supervise attribute localization, without annotations of attribute-related regions. Saliency priors were integrated into the spatial attention module ( SAM ). Meanwhile,channel-wise attention and spatial attention were introduced into the network. Moreover, a weighted binary cross-entropy loss ( WCEL) function was employed to handle the imbalance of training data. Extensive experiments on richly annotated pedestrian ( RAP) and pedestrian attribute ( PETA) datasets demonstrated that SGSA-Net outperformed other state-of-the-art methods.     

基于双分支特征融合的无锚框目标检测算法

针对无锚框目标检测算法CenterNet中,目标特征利用程度不高、检测结果不够准确的问题,该文提出一种双分支特征融合的改进算法。在算法中,一个分支包含了特征金字塔增强模块和特征融合模块,以对主干网络输出的多层特征进行融合处理。同时,为利用更多的高级语义信息,在另一个分支中仅对主干网络的最后一层特征进行上采样。其次,对主干网络添加了基于频率的通道注意力机制,以增强特征提取能力。最后,采用拼接和卷积操作对两个分支的特征进行融合。实验结果表明,在公开数据集PASCAL VOC上的检测精度为82.3%,比CenterNet算法提高了3.6%,在KITTI数据集上精度领先其6%,检测速度均满足实时性要求。该文提出的双分支特征融合方法将不同层的特征进行处理,更好地利用浅层特征中的空间信息和深层特征中的语义信息,提升了算法的检测性能。     

多尺度特征融合与特征通道关系校准的SAR图像船舶检测

目前深度学习技术在SAR图像的船舶检测中已取得显著的成果,但针对SAR船舶图像中复杂多变的背景环境,如何准确高效地提取目标特征,提升检测精度与检测速度仍存在着巨大的挑战。针对上述问题,该文提出了一种多尺度特征融合与特征通道关系校准的 SAR 图像船舶检测算法。在Faster R-CNN的基础上,首先通过引入通道注意力机制对特征提取网络进行特征间通道关系校准,提高网络对复杂场景下船舶目标特征提取的表达能力;其次,不同于原始的基于单一尺度特征生成候选区域的方法,该文基于神经架构搜索算法引入改进的特征金字塔结构,高效地将多尺度特征进行充分融合,改善了船舶目标中对小目标、近岸密集目标的漏检问题。最后,在SSDD数据集上进行对比验证。实验结果表明,相较原始的Faster R-CNN,检测精度从85.4%提高到89.4%,检测速率也从2.8 FPS提高到10.7 FPS。该方法能够有效实现高速与高精度的SAR图像船舶检测,具有一定的现实意义。