行人重识别技术旨在解决不同摄像机下行人连续跟踪匹配问题,在现有的行人重识别算法的基础上引入实例分割策略,提高算法性能。首先在像素层面上识别目标轮廓,提取行人的掩码信息,掩码作为图片中行人最基本的特征之一,隐含了大量行人的信息,更有利于后续的特征提取和行人匹配。之后通过掩码约束算法学习的特征范围,能有效地提高特征的学习能力。实验结果表明,该方法在Shinpuhkan与Market-1501数据集中Top-1的准确率达到了3%的提升。
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