典型文献
结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法
文献摘要：
行人重识别是指从一堆候选图片中找到与目标最相似的行人图片,本质上是一个图像检索的子问题.为了进一步增强网络提取关键特征的能力以及抑制噪声的干扰,通过对基于注意力机制和局部特征的行人重识别算法的研究,提出了结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法.该算法将ResNeSt-50作为骨干网络,联合软注意力与非局部注意力机制,采用双流结构分别提取行人细粒度全局特征和细粒度局部特征,通过关注不同特征之间共享的空间域信息以及同一特征不同水平区域的潜在语义相关性,创建了空间感知特征融合模块(spatial-aware feature fusion module)以及跨区域特征融合模块(cross-region feature fusion module).在Market-1501、DukeMTMC-reID以及CUHK03数据集上的实验结果表明该算法极大程度上提升了网络的检索能力,同时与现有算法进行比较,凸显出优越性能.
文献关键词：
注意力机制;行人重识别;图像检索;特征融合;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陈林锋;雷景生;吴宏毅;朱陈思聪;叶仕超
作者机构：
浙江科技学院 信息与电子工程学院,杭州 310000
文献出处：
引用格式：
[1]陈林锋;雷景生;吴宏毅;朱陈思聪;叶仕超-.结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法)[J].计算机工程与应用,2022(14):282-290
A类：
B类：
局部特征,行人重识别,识别算法,一堆,选图,图像检索,子问题,关键特征,抑制噪声,ResNeSt,骨干网络,软注意力,非局部注意力机制,双流结构,细粒度,全局特征,过关,空间域,域信息,不同水平,语义相关性,空间感知,感知特征,特征融合模块,spatial,aware,feature,fusion,module,跨区域,区域特征,cross,region,Market,DukeMTMC,reID,CUHK03,凸显出
AB值：
0.417106
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