结合注意力与正则化层融合的行人重识别算法

摘要：

为了提高真实环境下跨摄像头行人检索的识别精度,本文提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法.首先,将全局自注意力机制与ResNet50残差网络相结合构成特征提取网络;其次,在网络中加入了BN-IN联合模块,提升了基础网络的容量和泛化能力;最后,采用三元组损失和ID损失融合模块联合中心损失对行人特征进行损失优化并进行距离度量,得到行人排序结果.

关键词：行人重识别、深度学习、残差网络、注意力机制

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41;TN911.73;TP18

在线出版日期：2022-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：38-40