融合有效掩膜和局部增强的遮挡行人重识别

融合有效掩膜和局部增强的遮挡行人重识别
王小檬;梁凤梅
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)11
【摘要】在监控系统中行人经常会被各种障碍物遮挡,使得遮挡行人重识别仍然是一个长期存在的挑战。

最近一些基于Transformer和外部语义线索的方法都改善了特征的表示和相关性能,但仍存在表示弱和语义线索不可靠等问题。

为解决上述问题,提出了一种基于Transformer的新方法。

引入了一种有效的掩膜生成方式,可靠的掩膜可以使模型不依赖外部语义线索并实现自动对齐。

提出了一种基于平均注意力分数的序列重建模块,可以更有效地关注前景信息。

提出了局部增强模块,获得了更鲁棒的特征表示。

比较了所提方法和现有的各种方法在Occluded-Duke,Occluded-ReID,Partial-ReID,Market-1501数据集上的性能。

Rank-1准确率分别达到了72.3%、84.8%、86.5%和95.6%,mAP精度分别为62.9%、83.2%、76.4%和89.9%,实验结果表明所提模型性能较其他先进网络有所提升。

【总页数】9页(P156-164)
【作者】王小檬;梁凤梅
【作者单位】太原理工大学信息与计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.融合网格掩膜和残差坐标注意力的行人重识别
2.融合空间相关性和局部特征转换器的遮挡行人重识别
3.融合人体姿态估计与非局部注意力机制的遮挡行人重识别
4.基于软掩膜前景分割和多信息融合重排序的行人重识别方法
5.基于姿态引导特征增强的遮挡行人重识别
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。