【摘 要】
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针对室外场景中,因摄像头角度不统一、室外光照多变等因素导致行人难识别的问题,提出一种针对复杂场景的行人再识别优化方法.通过在ResNet的浅层嵌入实例-批归一化层和空间变换网络,引入Mish激活函数,构建改进的ResNet-50特征提取骨干网络,建立面向复杂场景的行人再识别模型.经在MSMT17数据集上验证,rank-1和mAP分别达到79.8％、58.5％,说明了该算法的有效性.
【机 构】
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广东省科学院智能制造研究所/广东省现代控制技术重点实验室,广东 广州 510070
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针对室外场景中,因摄像头角度不统一、室外光照多变等因素导致行人难识别的问题,提出一种针对复杂场景的行人再识别优化方法.通过在ResNet的浅层嵌入实例-批归一化层和空间变换网络,引入Mish激活函数,构建改进的ResNet-50特征提取骨干网络,建立面向复杂场景的行人再识别模型.经在MSMT17数据集上验证,rank-1和mAP分别达到79.8％、58.5％,说明了该算法的有效性.
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