| 基于多样化局部注意力网络的行人重识别 |
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| 引用本文： | 徐胜军,刘求缘,史亚,孟月波,刘光辉,韩九强.基于多样化局部注意力网络的行人重识别[J].电子与信息学报,2022,44(1):211-220. |
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| 作者姓名： | 徐胜军 刘求缘 史亚 孟月波 刘光辉 韩九强 |
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| 作者单位： | 1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安 7100552.人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州 510320 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61803293% 51678470)，陕西省自然科学基础研究计划(2020JM472% 2020JM473% 2019JQ760)，琶洲实验室基金(2020PZZZPT0002) |
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| 摘 要： | 针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题，该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先，在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络，一方面学习全局的人体空间结构特征，另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征；然后，构造了一致性激活惩罚函数引导各局部分支学习不同身体区域的互补特征，从而获取行人的多样化特征表示；最后，将全局特征与局部特征集成到分类识别网络中，通过联合学习形成更全面的行人描述。在Market1501, DukeMTMC-reID和CUHK03行人重识别数据集上，DLAN模型的mAP值分别达到了88.4%, 79.5%和74.3%，Rank-1值分别达到了95.1%, 88.7%和76.3%，明显优于大多数现有方法，实验结果充分验证了所提方法的鲁棒性和判别能力。
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| 关 键 词： | 行人重识别 多分支局部注意力 一致性激活惩罚 多样化 |
| 收稿时间： | 2020-11-30 |
Person Re-Identification Based on Diversified Local Attention Network |
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| XU Shengjun,LIU Qiuyuan,SHI Ya,MENG Yuebo,LIU Guanghui,HAN Jiuqiang.Person Re-Identification Based on Diversified Local Attention Network[J].Journal of Electronics & Information Technology,2022,44(1):211-220. |
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| Authors: | XU Shengjun LIU Qiuyuan SHI Ya MENG Yuebo LIU Guanghui HAN Jiuqiang |
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| Affiliation: | 1.School of Information and Control Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China2.AI & DE Guangdong Province Laboratory (GZ), Guangzhou 510320, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Person re-identification Multiple local attention Consistency Activation Penalty (CAP) Diversification |
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