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公开(公告)号：CN112183468A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011160779.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力联合多级特征的行人再识别方法。属于计算机视觉领域；具体步骤：1、图片预处理和设定训练次数；2、判断是否达到最大训练次数；3、通过训练卷积神经网络模型得到特征与预测标签；4、根据损失函数对网络参数进行更新；5、保存当前模型参数，将其用于训练完成后的测试，再次进入步骤2。本发明融合了卷积神经网络高层次的语义特征与低层次的特征，且对融合后的特征进行注意力加权的操作后进行分块重组的步骤；特征被分块重组后，其可以在不同的尺度上进行匹配，并且通过设计的新型分类器来获取图像的最后特征表达用于行人重识别的识别任务；将二者结合，将提高行人重识别的准确率。
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