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姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别
1
作者
杜浩宇
苟刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1843-1849,共7页
为解决现有遮挡行人重识别方法只注重于引入外部信息而忽略特征增强的问题,提出一种姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别方法。将小步幅的滑动窗口引入VIT(Vision-Transformer),使网络获取局部的细微特征,将特征经过遮挡消除模块,...
为解决现有遮挡行人重识别方法只注重于引入外部信息而忽略特征增强的问题,提出一种姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别方法。将小步幅的滑动窗口引入VIT(Vision-Transformer),使网络获取局部的细微特征,将特征经过遮挡消除模块,消除遮挡带来的干扰;在模型中融入人体姿态估计网络,辅助模型解决遮挡带来的语义信息缺失问题;通过CBN模块提高模型的学习能力,使模型学习到更多高级语义信息。在遮挡行人重识别主流数据集Occluded-DukeMTMC上达到69.8%的Rank-1准确率以及63.2%的mAP,优于现有的其它方法,在整体行人重识别数据集上也取得了具有竞争力的结果。
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关键词
遮挡行人重识别
姿态引导
特征增强
Vision-Transformer模型
小步幅滑动窗口
CBN模块
遮挡消除模块
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题名
姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别
1
作者
杜浩宇
苟刚
机构
贵州大学公共大数据国家重点实验室
贵州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1843-1849,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62162010)
贵州省科技支撑计划基金项目(黔科合支撑[2022]一般267)。
文摘
为解决现有遮挡行人重识别方法只注重于引入外部信息而忽略特征增强的问题,提出一种姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别方法。将小步幅的滑动窗口引入VIT(Vision-Transformer),使网络获取局部的细微特征,将特征经过遮挡消除模块,消除遮挡带来的干扰;在模型中融入人体姿态估计网络,辅助模型解决遮挡带来的语义信息缺失问题;通过CBN模块提高模型的学习能力,使模型学习到更多高级语义信息。在遮挡行人重识别主流数据集Occluded-DukeMTMC上达到69.8%的Rank-1准确率以及63.2%的mAP,优于现有的其它方法,在整体行人重识别数据集上也取得了具有竞争力的结果。
关键词
遮挡行人重识别
姿态引导
特征增强
Vision-Transformer模型
小步幅滑动窗口
CBN模块
遮挡消除模块
Keywords
occluded person re-identification
pose-guided
feature augmentation
Vision-Transformer
small sliding window
CBN module
occlusion elimination module
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
姿态引导与特征增强结合的遮挡行人重识别
杜浩宇
苟刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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