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行人再识别中的多尺度特征融合网络
被引量：
2
1
作者
贾熹滨
鲁臣
+1 位作者
Siluyele Ntazana
mazimba windi
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期788-794,共7页
针对行人再识别中待识别对象和目标对象的体态、衣服的颜色等外貌特征非常相似时,模型难以正确识别行人身份这一难点问题,提出了一个基于残差网络ResNet50改进的多尺度特征融合网络.通过利用最后一层特征协同多个中间层特征,采用顶层到...
针对行人再识别中待识别对象和目标对象的体态、衣服的颜色等外貌特征非常相似时,模型难以正确识别行人身份这一难点问题,提出了一个基于残差网络ResNet50改进的多尺度特征融合网络.通过利用最后一层特征协同多个中间层特征,采用顶层到下层递进式加和的特征层融合机制来提取行人图像特征,确保模型在总体特征表述基础上,提高对微小细节信息的表征能力.在3个主流的行人再识别公共数据集Market-1501、CUHK03(D)和DukeMTMC-reID上进行了实验,与2018年同类型的行人再识别网络DaRe相比,提出的方法比Market-1501数据集的Rank-1指标提升了2.82%,mAP指标提升了4.32%;比DukeMTMC-reID数据集的Rank-1指标提升了5.45%,mAP指标提升了6.4%.实验结果证明了所提出方法的有效性.
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关键词
行人再识别
多尺度特征融合
卷积神经网络
局部特征
特征可视化
细节信息
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职称材料
题名
行人再识别中的多尺度特征融合网络
被引量：
2
1
作者
贾熹滨
鲁臣
Siluyele Ntazana
mazimba windi
机构
北京工业大学信息学部
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期788-794,共7页
基金
北京市自然科学基金资助项目(4202004)
北京市科技计划资助项目(Z171100004417023)
北京工业大学国际合作种子基金资助项目(2018A02)。
文摘
针对行人再识别中待识别对象和目标对象的体态、衣服的颜色等外貌特征非常相似时,模型难以正确识别行人身份这一难点问题,提出了一个基于残差网络ResNet50改进的多尺度特征融合网络.通过利用最后一层特征协同多个中间层特征,采用顶层到下层递进式加和的特征层融合机制来提取行人图像特征,确保模型在总体特征表述基础上,提高对微小细节信息的表征能力.在3个主流的行人再识别公共数据集Market-1501、CUHK03(D)和DukeMTMC-reID上进行了实验,与2018年同类型的行人再识别网络DaRe相比,提出的方法比Market-1501数据集的Rank-1指标提升了2.82%,mAP指标提升了4.32%;比DukeMTMC-reID数据集的Rank-1指标提升了5.45%,mAP指标提升了6.4%.实验结果证明了所提出方法的有效性.
关键词
行人再识别
多尺度特征融合
卷积神经网络
局部特征
特征可视化
细节信息
Keywords
person re-identification
multi-scale feature fusion
convolutional neural network
local feature
feature visualization
details
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行人再识别中的多尺度特征融合网络
贾熹滨
鲁臣
Siluyele Ntazana
mazimba windi
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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