计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘丽, 李曦, 雷雪梅

关键词：深度学习, 行人重识别, 多尺度多特征, 特征融合

为了解决行人重识别中行人特征表达不充分、忽视相邻区域的语义相关性等问题,提出了多尺度多特征融合的行人重识别模型.首先,通过多分支结构获取包含不同信息的特征图;其次,通过组合相邻的局部区域,强调局部特征之间的语义相关性;最后,结合最大池化和平均池化的优势,从不同的方向学习更加全面的特征信息.分别在Market-1501, DukeMTMC-reID以及MSMT17数据集上进行实验,结果表明,在光照不同、拍摄角度不同等环境下,文中模型的mAP分别达到了88.40%, 78.50%, 59.20%,能够有效地提取行人特征,识别精度较高.

来源：2022年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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