| 用于车辆重识别的部件耦合Transformer网络 |
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| 引用本文： | 孙伟,胡亚华,代广昭,张小瑞,徐凡,赵宇煌.用于车辆重识别的部件耦合Transformer网络[J].计算机辅助设计与图形学学报,2023(8):1289-1298. |
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| 作者姓名： | 孙伟 胡亚华 代广昭 张小瑞 徐凡 赵宇煌 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学自动化学院;2. 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;3. 南京信息工程大学电子与信息工程学院;4. 南京信息工程大学无锡研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62376128,62272236)；;江苏省自然科学基金(BK20201136,BK20191401)；;江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX21＿0363)； |
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| 摘 要： | 基于卷积神经网络的车辆重识别模型在执行卷积和池化操作时,不可避免地会出现全局感受野狭小和局部信息丢失的情况,当光照、视角和分辨率等发生剧烈变化时,导致车辆重识别的鲁棒性和精确性急剧下降.为此,提出了部件耦合Transformer的车辆重识别网络,通过堆叠部件耦合Transformer块来搭建重识别模型,每一个部件耦合Transformer块利用部件自适应嵌入模块提取区分性的局部特征和Transformer层提取鲁棒性的全局特征.首先,部件自适应嵌入模块按照位置和伸缩量动态划分和调整特征图,增强模型对局部部件信息的感知能力;其次, Transformer层中利用自注意力机制增强网络模型对全局特征的表示能力;最后,部件自适应嵌入模块和Transformer层之间的耦合关系促进全局和局部特征协同合作.在VeRi-776和VehicleID数据集上的实验结果表明,CMC@1/CMC@5分别达到0.970/0.988和0.865/0.985,优于对比模型.
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| 关 键 词： | 车辆重识别 Transformer 部件自适应嵌入 |
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