【摘 要】
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行人重识别是计算机领域的一个热门话题,在交通、公共安全和视频监控等场景有着广泛的应用。提出了摄像头风格学习(CSL)结合多粒度损失(MGL)的新方法,在行人重识别领域取得了
【机 构】
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北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61403004);PXM2019-014212-000020科技创新服务能力建设-高精尖学科建设(市级)(科研类)
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行人重识别是计算机领域的一个热门话题,在交通、公共安全和视频监控等场景有着广泛的应用。提出了摄像头风格学习(CSL)结合多粒度损失(MGL)的新方法,在行人重识别领域取得了优势性能。通过摄像头风格学习可以减少由摄像头差异带来的影响,更好地发挥triplet loss的优势,有效地提高识别精度。在学习过程中结合多粒度损失,利用多个层次的特征图,使学习到的特征更有区分力。在Market-1501和DukemMTMC-reID两个大型数据集上做了对比实验,实验结果表明,提出的方法优于原Camstyle方法,在R
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