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杂志ISSN号
基于动态卷积与注意力的多特征融合行人重识别
作者姓名:
耿韶松
李晋国
作者单位:
上海电力大学计算机科学与技术学院
基金项目:
国家自然科学基金项目(61702321、U1936213);
摘 要:
为能够准确利用图像中有效特征,提取判别性较高的信息区分特征相近的行人,提出一种基于动态卷积和注意力机制的多分支网络。将动态卷积核作用于ResNet50网络中,使动态卷积中的注意力机制与网络中的通道和空间注意力共同作用,通过不同分支得到相应局部特征,融合得到高判别性特征进行分类匹配。在CUHK03、DuckMTMC-reID、Market-1501数据集上进行验证实验,其结果表明了所提模型的优越性。
关 键 词:
行人重识别
动态卷积
通道注意力机制
空间注意力机制
多特征融合
难样本三元组损失
多分支网络
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