【摘 要】
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提高行人再辨识任务识别性能的重要途径之一是通过卷积神经网络将全局特征和局部特征相结合,而现有的基于部件的方法主要是通过定位具有特定语义的区域来学习局部表示,这不仅增加了学习的难度,而且对于具有较大差异的场景难以学习到稳定的特征表示.本文提出了批次分块遮挡网络(Batch Part-mask Network,BPNet),该网络由全局特征分支和特征删除分支组成,并以Res Net-50作为主干网络.
【机 构】
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广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西科技大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61866004,61663004,61966004,61962007,61751213)资助,广西自然科学基金项目(2018GXNSFDA281009,2017GXNSFAA198365,2019GXNSFDA245018,2018GXNSFDA294001)资助,广西多源信息挖掘与安全重点实验室基金项目(20-A-03-01)资助。
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提高行人再辨识任务识别性能的重要途径之一是通过卷积神经网络将全局特征和局部特征相结合,而现有的基于部件的方法主要是通过定位具有特定语义的区域来学习局部表示,这不仅增加了学习的难度,而且对于具有较大差异的场景难以学习到稳定的特征表示.本文提出了批次分块遮挡网络(Batch Part-mask Network,BPNet),该网络由全局特征分支和特征删除分支组成,并以Res Net-50作为主干网络.全局分支负责全局特征的编码任务,由第一分支和第二分支组成的批次分块遮挡分支则负责学习局部细节特征,BPN
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