【摘 要】
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In recent years, deep learning has developed rapidly and is widely used in various fields, such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. For end-to-end person re-identi
【出 处】
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Science China(Information Sciences)
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In recent years, deep learning has developed rapidly and is widely used in various fields, such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. For end-to-end person re-identification,most deep learning methods rely on large-sc
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行人再识别系统中,检索到的行人图像会出现较大的姿态差异、复杂的视角变化以及检测框中行人图像不对齐等问题,为此,提出一种可以直接使用人体关键点信息进行行人图像对齐,并在此对齐基础上提取多粒度特征的重识别算法。首先使用姿态预估模型定位人体骨架关键点信息,并根据提取的骨架关键点直接进行行人图像对齐,然后对行人图像提取多粒度特征。评估阶段使用姿态信息结合多粒度特征进行相似度匹配。仅使用身份(ID)损失函数
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