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公开(公告)号：CN112818931A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110218857.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了基于多粒度深度特征融合的多尺度行人重识别方法，挑选行人重识别数据集，对数据集中的训练集进行预处理；选取残差网络作为基础骨架，包含全局粗粒度融合学习分支、局部粗粒度融合学习分支以及局部注意力细粒度融合学习分支；采用Softmax损失和三元组损失作为重识别网络监督器，训练行人重识别网络模型；将不同分支的网络特征进行融合，作为行人的最终描述符，将待查询行人图像作为行人重识别网络模型的输入，得到行人重识别结果。本发明有效缓解复杂背景或姿势变化给重识别任务带来的压力，提高了识别精度。
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