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摘要
本发明公开了一种基于感知级联上下文的车辆重识别方法,包括以下步骤：构造车辆图像的特征提取模型,基础网络使用预训练的ResNet-50分类网络；将基于感知级联上下文的注意力增强模块嵌入到特征提取模型中；输入车辆图像数据集,对构建好的特征提取模型进行训练；采用已训练的特征提取模型进行车辆重识别任务。本发明通过在车辆图像的特征提取模型中嵌入基于感知级联上下文的注意力增强模块,能够提取出车辆图像中更丰富、更具区分度的特征信息,从而提高了重识别任务的准确率；并且仅仅需要车辆ID一项标签信息作为监督信号进行模型训练,不依赖于任何细粒度的标签信息(如车牌、车型、颜色等)。
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