结合一阶和二阶空间信息的行人重识别

作者：刘莎; 党建武; 王松; 王阳萍

来源：激光与光电子学进展, 2020, 1-17.

• 机器视觉
• 行人重识别
• 一阶空间掩膜
• 二阶空间掩膜
• 中心三元组损失 machine vision
• person re-identification
• first-order spatial mask
• second-order spatial mask
• center triplet loss

针对行人重识别中行人检测误差引起的空间错位，目前基于局部的深度网络模型仅学习相邻局部关系，导致远距离局部相关性缺失，本文提出了结合一阶和二阶空间信息的行人重识别网络。在主干网络上，学习一阶空间掩膜对输入图像的空间权值进行微调，以减少背景干扰，通过二阶空间掩膜对远距离依赖关系进行建模，并将局部特征集成到依赖模型中，来获取全局特征表示。局部分支引入DropBlock对抽取的行人特征进行正则化，避免网络模型过于依赖特定部位特征。训练阶段使用标签平滑分类损失和引入正样本中心的三元组损失联合优化整个网络。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上的实验表明，本文算法提取的行人特征更具判...

• 单位
  兰州交通大学