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摘要
文章对加速基于Map Reduce的行人重识别检索方法进行了对比研究,对应用了k-d树和特征量化倒排索引的两类方法进行分析,实验选择基于SYSU-MM01数据集和采用Res Net-50深度网络结构来提取行人深度特征。基于k-d树的特征检索方法是精确检索,但是特征维数会影响检索效率,并且树结构所占空间大小并未减少甚至略有增加;而基于特征量化倒排索引的方法由于量化误差的存在,在准确度上会下降,但是它在特征检索上的效率提升很大,并且量化后的新特征所占空间减小。上述两类方法,相比遍历计算距离排序,都能加速行人重识别特征检索。
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单位广州泰尔智信科技有限公司; 华南理工大学; 中国信息通信研究院
