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摘要
“鞋印+监控”技战法是目前公安机关侦破案件的重要手段。针对该技战法自动化程度低、现有算法无法充分提取鞋子重要特征等问题，提出一种基于自适应感受野网络和多支路特征融合的鞋型识别算法。首先设计一种自适应感受野模块，帮助网络自适应选择合适大小的感受野特征；然后将网络多层特征融合，使网络充分利用有效特征进行鞋型识别；最后采用中心损失函数和标签平滑损失函数联合训练的方法，使样本实现更好的聚类效果。通过在多背景鞋型数据集上的测试，结果表明所提算法最终Rank-1、mAP精度分别达到79.77%和62.18%，具有较好的识别效果。
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