【摘 要】
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随着城市交通快速发展,监控场景下的车辆再识别任务成为计算机视觉领域的热点研究问题。车辆再识别是指在非重叠视角域、跨摄像机网络下识别同一身份车辆。与行人再识别相比,类间相似性和类内差异性使得车辆再识别任务面临更大的挑战。为提高车辆再识别的准确率,提出一种基于改进PVEN(parsing-based view-aware embedding network)模型的车辆再识别算法。算法整体采用了PVEN模型框架:首先,针对原模型中特征提取网络简单、难以提取车辆有效特征,提出融合注意力机制使网络能够关注到更有辨识
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海大学智慧城市研究院
【基金项目】
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上海市科委港澳台科技合作项目(18510760300),中国博士后基金项目(2020M681264)资助。
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随着城市交通快速发展,监控场景下的车辆再识别任务成为计算机视觉领域的热点研究问题。车辆再识别是指在非重叠视角域、跨摄像机网络下识别同一身份车辆。与行人再识别相比,类间相似性和类内差异性使得车辆再识别任务面临更大的挑战。为提高车辆再识别的准确率,提出一种基于改进PVEN(parsing-based view-aware embedding network)模型的车辆再识别算法。算法整体采用了PVEN模型框架:首先,针对原模型中特征提取网络简单、难以提取车辆有效特征,提出融合注意力机制使网络能够关注到更有辨识
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