科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
域泛化的行人再识别能够在源数据集进行训练并在目标数据集进行测试,具有更广泛的实际应用意义.现有域泛化模型往往由于专注解决光照和色彩变化问题而忽略对细节信息的有效利用,导致识别率较低.为了解决上述问题,提出一种融合注意力机制的域泛化行人再识别模型.该模型首先通过叠加卷积层的瓶颈层(bottleneck layer)设计提取出包含不同视野域的多尺度特征,并利用特征融合注意力模块对多尺度特征进行加权动态融合;然后通过多层次注意力模块挖掘细节特征的语义信息;最后将包含丰富语义信息的细节特征输入到判别器进行行人再识别.此外,设计风格正则化模块(style nomalization module)用于降低不同数据集图像明暗变化对模型泛化能力的影响.在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行对比和消融实验,表明了所提出方法的有效性.
- 单位
