行人重识别可以跨摄像头识别行人身份,在城市治安管理和智能交通系统等领域发挥着重要作用。然而,行人重识别任务存在着风格差异,行人全局和局部特征之间的关系有待进一步挖掘。为此,提出基于转换残差的行人重识别算法。转换残差模块通...行人重识别可以跨摄像头识别行人身份,在城市治安管理和智能交通系统等领域发挥着重要作用。然而,行人重识别任务存在着风格差异,行人全局和局部特征之间的关系有待进一步挖掘。为此,提出基于转换残差的行人重识别算法。转换残差模块通过实例归一化改善风格差异,同时通过卷积操作捕获更丰富的图像细节特征。该算法引入特征融合模块,通过将Transformer块和转换残差模块残差连接,综合利用两者特征,实现全局和局部特征的有效融合。基于该算法在Market1501和MSMT17数据集上进行实验,平均精度(mean Average Precision,m AP)评价指标分别达到了92.1%和69.6%。展开更多
文摘行人重识别可以跨摄像头识别行人身份,在城市治安管理和智能交通系统等领域发挥着重要作用。然而,行人重识别任务存在着风格差异,行人全局和局部特征之间的关系有待进一步挖掘。为此,提出基于转换残差的行人重识别算法。转换残差模块通过实例归一化改善风格差异,同时通过卷积操作捕获更丰富的图像细节特征。该算法引入特征融合模块,通过将Transformer块和转换残差模块残差连接,综合利用两者特征,实现全局和局部特征的有效融合。基于该算法在Market1501和MSMT17数据集上进行实验,平均精度(mean Average Precision,m AP)评价指标分别达到了92.1%和69.6%。
