基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪

针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题,提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先,为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力,在高分辨率神经网络的基础上,对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构,提升感受野和特征表达力;其次,设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构,并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块,以提高了整个网络系统的测试性能;最后,通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练,并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示,本文算法相较于FairMOT在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%,1.6%,0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景,同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。     

结合前景分割的多特征融合行人重识别

目的 行人重识别任务中,同一行人在不同图像中的背景差异会导致识别准确率下降,出现误识别的现象。针对此问题,提出了一种结合前景分割的多特征融合行人重识别方法。方法 首先构建前景分割模块,提取图像的前景,并通过前景分割损失,保持前景图像的平滑性和完整性;然后提出了注意力共享策略和多尺度非局部运算方法,将图像中的全局特征与局部特征、高维特征与低维特征结合,实现不同特征之间的优势互补;最后通过多损失函数对网络模型进行训练优化。结果 在3个公开数据集Market-1501、DukeMTMC-reID(Duke multi-tracking multi-camera re-identification)和MSMT17(multi-scene multi-time person ReID dataset)上进行了消融实验和对比实验,并以首位命中率（rank-1 accuracy,Rank-1）和平均精度均值（mean average precision,mAP）作为评价指标。实验结果显示,在引入前景分割和多特征融合方法时,网络的识别准确率均有一定提升。本文方法在Market-1501、DukeMTM...