基于语义引导自注意力网络的换衣行人重识别模型

针对换衣行人重识别（ReID）任务中有效信息提取困难的问题，提出一种基于语义引导自注意力网络的换衣ReID模型。首先，利用语义信息将图像分割出无服装图像，和原始图像一起输入双分支多头自注意力网络进行计算，分别得到衣物无关特征和完整行人特征。其次，利用全局特征重建模块（GFR），重建两种全局特征，得到的新特征中服装区域包含换衣任务中鲁棒性更好的头部特征，使得全局特征中的显著性信息更突出；利用局部特征重组重建模块（LFRR），在完整图像特征和无服装图像特征中提取头部和鞋部局部特征，强调头部和鞋部特征的细节信息，并减少换鞋造成的干扰。最后，除了使用行人重识别中常用的身份损失和三元组损失，提出特征拉近损失（FPL），拉近局部与全局特征、完整图像特征与无服装图像特征之间的距离。在PRCC(Person ReID under moderate Clothing Change)和VC-Clothes(Virtually Changing-Clothes)数据集上，与基于衣物对抗损失（CAL）模型相比，所提模型的平均精确率均值（mAP）分别提升了4.6和0.9个百分点；在Celeb-reID和Cele...