用于车辆重识别的部件耦合Transformer网络
基于卷积神经网络的车辆重识别模型在执行卷积和池化操作时,不可避免地会出现全局感受野狭小和局部信息丢失的情况,当光照、视角和分辨率等发生剧烈变化时,导致车辆重识别的鲁棒性和精确性急剧下降.为此,提出了部件耦合Transformer的车辆重识别网络,通过堆叠部件耦合Transformer块来搭建重识别模型,每一个部件耦合Transformer块利用部件自适应嵌入模块提取区分性的局部特征和Transformer层提取鲁棒性的全局特征.首先,部件自适应嵌入模块按照位置和伸缩量动态划分和调整特征图,增强模型对局部部件信息的感知能力;其次,Transformer层中利用自注意力机制增强网络模型对全局特征的表示能力;最后,部件自适应嵌入模块和Transformer层之间的耦合关系促进全局和局部特征协同合作.在VeRi-776 和VehicleID数据集上的实验结果表明,CMC@1/CMC@5 分别达到 0.970/0.988 和 0.865/0.985,优于对比模型.
车辆重识别、Transformer、部件自适应嵌入
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目
2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1289-1298
