摘要

行人搜索旨在从无约束全场景图像中同时定位和识别待查询行人,包括行人检测与行人再识别两个子任务。大部分行人搜索工作没有充分考虑两个子任务之间的关联性,导致了识别阶段的错误匹配问题。提出基于特征聚合与Reid嵌入的行人搜索算法,将再识别作为主要任务以提取更鲁棒的Reid特征,在一个框架内隐式关联检测和再识别,有效解决了检测与再识别之间行人区域与尺度不对齐的问题,同时采用无锚检测算法降低了计算开销。在两个公开数据集CUHKSYSU和PRW上的实验表明,该方法在m AP以及top-1指标上均取得了较好结果。