典型文献
基于通道注意力机制的行人重识别方法
文献摘要：
针对行人特征表达不充分的问题,提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法.将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中,对关键特征信息进行加权强化;采用动态激活函数,根据输入特征动态调整ReLU的参数,增强网络模型的非线性表达能力;将梯度中心化算法引入Adam优化器,提升网络模型的训练速度和泛化能力.在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价,Rank-1分别提升2.17％、2.38％和3.50％,mAP分别提升3.07％、3.39％和4.14％.结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征,达到更高的识别精度.
文献关键词：
通道注意力机制;动态激活函数;梯度中心化;特征提取;行人重识别
中图分类号：
作者姓名：
孙义博;张文靖;王蓉;李冲;张琪
作者机构：
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]孙义博;张文靖;王蓉;李冲;张琪-.基于通道注意力机制的行人重识别方法)[J].北京航空航天大学学报,2022(05):881-889
A类：
动态激活函数
B类：
通道注意力机制,行人重识别,特征表达,SE,骨干网络,ResNet50,关键特征,特征信息,输入特征,ReLU,线性表达,表达能力,梯度中心化,Adam,优化器,训练速度,泛化能力,Market1501,DukeMTMC,ReID,CUHK03,流数据,测试评价,Rank,mAP,表达特征,识别精度
AB值：
0.353984
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