【摘 要】
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为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601513)~~
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为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识别行人属性的注意力模型,提取行人属性信息和显著性程度;二是在网络的特征识别部分,针对行人属性的显著性程度和包含的信息量大小,利用注意力模型对属性进行分级识别;三是分析属性之间的相关性,根据上一级的识别结果,调整下一级的识别策略,从而提高小目标属性的识别准确率,进而提高行人再识别的准确率。实验结果表明,该文提出的模型相较于现有方法,有效提高了行
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