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基于深层特征融合的行人重识别方法*

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  • 【题名】:基于深层特征融合的行人重识别方法*
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:熊炜,熊子婕,杨荻椿,童磊,刘敏,曾春艳
  • 【关键词】:行人重识别  深层特征融合  Se-resnet50  批量归一化  标签平滑损失  三元组损失
  • 【摘要】:针对现有基于深度学习的行人重识别方法对于行人姿态变化、部分遮挡等引起的行人判别特征信息缺失的问题,提出了一种深层特征融合的行人重识别方法。首先,利用卷积层和池化层多次提取网络深层特征,从空间维度提升网络性能,使用融合后的深层特征作为行人图像的全局特征属性;其次,为提高模型的泛化能力,在深层融合特征后加入一个批量归一化层,同时采用标签平滑损失函数和三元组损失函数对模型进行联合训练。实验结果表明,所提的深层特征融合方法具有很好的表达能力。在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和MSMT17 4个数据集上对所提方法进行了验证,其中在Market1501数据集上,Rank-1值达到了95.0%,mAP达到了85.6%。
  • 【期刊名】:计算机工程与科学
  • 【分类号】:TP391.41
  • 【期号】:第2期
  • 【资金项目】:国家自然科学基金(61571182,61601177);湖北省自然科学基金(2019CFB530);国家留学基金(201808420418)
  • 【作者简介】:熊炜(1976-),男,湖北宜昌人,博士,副教授,研究方向为数字图像处理和计算机视觉。E-mail:xw@mail.hbut.edu.cn。
  • 【作者单位】:湖北工业大学电气与电子工程学院;美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系
  • 【页码】:358-364
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