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联合归一化模块和多分支特征的行人重识别
1
作者
任丹萍
董会升
+1 位作者
何婷婷
张春华
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1233-1239,共7页
针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形...
针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。
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关键词
归一化
行人重识别
注意力机制
多分支特征
特征提取
特征蒸馏损失
三元组损失
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题名
联合归一化模块和多分支特征的行人重识别
1
作者
任丹萍
董会升
何婷婷
张春华
机构
河北
工程
大学
信息与电气
工程
学院
河北
工程
大学
河北
省安防信息感知与处理重点实验室
河北工程大学体育与健康学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1233-1239,共7页
基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFF0301004)
国家自然科学基金项目(6210011890、62071071)
+1 种基金
河北省自然科学基金项目(F2021402005)
河北省高等学校科学技术研究基金项目(QN2020193)。
文摘
针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。
关键词
归一化
行人重识别
注意力机制
多分支特征
特征提取
特征蒸馏损失
三元组损失
Keywords
normalization
person re-identification
attention mechanism
multi-branch features
feature extraction
feature distillation loss
triplet loss
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合归一化模块和多分支特征的行人重识别
任丹萍
董会升
何婷婷
张春华
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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