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首先采用卷积神经网络中的ALEX-NET和VGG-NET网络在Market-1501数据集上对行人特征进行提取,然后将提取出的行人特征进行相似性度量,通过计算行人准确率mAP值来实现最优匹配。实验证明,VGGNET模型较ALEX-NET模型的特征提取效果好,行人重识别的准确率高。
基于VGG-NET的行人重识别
【摘 要】
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首先采用卷积神经网络中的ALEX-NET和VGG-NET网络在Market-1501数据集上对行人特征进行提取,然后将提取出的行人特征进行相似性度量,通过计算行人准确率mAP值来实现最优匹配
【机 构】
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运城学院物理与电子工程系
【出 处】
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山西大同大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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2018年山西省高等学校教学改革创新项目[J2018169];山西省教育科学“十三五”规划“1331工程”专项课题[ZX-18069]
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