【摘 要】
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为解决由行人姿态、环境等复杂因素导致的行人特征表达能力弱、识别率低等问题,本文通过对AlignedReID++模型进行改进,提出了基于跨纬度交互注意力机制的行人重识别方法.首先,在特征提取部分,将跨纬度交互注意力Triplet At?tention模块嵌入到ResNet50网络中,捕获空间维度和通道维度之间跨纬度的交互信息;其次,引入基于空间特性的视觉激活函数Funnel ReLU,解决激活函数的空间不敏感问题,增强网络模型的非线性表达能力;最后,在3个主流的行人重识别数据集Market1501、Duke
【机 构】
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中国人民公安大学 信息与网络安全学院,北京100038;中国人民公安大学 侦查学院,北京100038
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为解决由行人姿态、环境等复杂因素导致的行人特征表达能力弱、识别率低等问题,本文通过对AlignedReID++模型进行改进,提出了基于跨纬度交互注意力机制的行人重识别方法.首先,在特征提取部分,将跨纬度交互注意力Triplet At?tention模块嵌入到ResNet50网络中,捕获空间维度和通道维度之间跨纬度的交互信息;其次,引入基于空间特性的视觉激活函数Funnel ReLU,解决激活函数的空间不敏感问题,增强网络模型的非线性表达能力;最后,在3个主流的行人重识别数据集Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03上对改进模型进行效能评估,首位命中率Rank-1分别提高了1.6％、1.4％、2.8％,平均精度均值mAP分别提高了2.1％、2.3％、3.1％.结果表明所提算法具有良好的性能.
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