基于属性擦除与多分支网络的行人重识别

作者：王年; 刘天翔; 汪曙光^*; 唐俊

来源：安徽大学学报(自然科学版), 2021, 45(01): 17-25.

• 行人重识别
• 过拟合
• 随机擦除
• 数据增广

行人重识别易受到物体不同程度遮挡的影响.针对物体遮挡以及网络特征提取能力不强的问题,提出一种基于属性擦除与多分支网络的行人重识别的方法.该方法利用行人的包属性标签随机擦除进行数据增广.网络结构由ResNet-50基础网络与全局、局部卷积两个分支结构组成.全局卷积分支提供全局特征,局部卷积分支提供丰富的细粒度信息,通过两个分支的特征级联提升网络的特征提取能力.在Market-1 501、DuckMTMC-reID数据集上,证明论文方法具有较好的效果.

• 单位
  电子信息工程学院; 安徽大学; 清华大学合肥公共安全研究院