基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法

周勇王瀚正赵佳琦陈莹姚睿陈思霖

摘要：

大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3个优点:1)利用注意力掩码提取部件特征,解决部件不对齐问题;2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重,设计可解释权重生成模块(Interpretable weight generation module,IWM);3)提出显著部件三元损失(Sali-ent part triplet loss,SPTL)用于IWM…展开v

关键词：行人重识别、注意力机制、可解释深度学习、部件模型

所属期刊栏目：49

分类号：TP391;H310.1;TP183

在线出版日期：2023-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2159-2171