适于行人重识别的二分支EfficientNet网络设计

作者：尹梓睿; 张索非; 张磊; 吴晓富^*

来源：信号处理, 2020, 36(09): 1481-1488.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2020.09.013

• 行人重识别
• 特征提取
• 效率网络
• 多分支结构

鉴于ResNet的强大表达能力,其在行人重识别领域获得了广泛的应用。虽然基于ResNet50构建的行人重识别网络取得了优异的性能,但流行的ResNet50仍存在模型体积大、效率低等局限性。与之相比,EfficientNet作为一种新兴的深度模型,具有设计合理、运行高效等特点,并在ImageNet数据集上有着更出色的性能表现。为此,本文尝试将EfficientNet系列网络引入到行人重识别领域,替代比较流行的ResNet50主干网络,提供了一个全新的骨干网基线。本文重点根据EfficientNet系列网络给出一种二分支行人重识别网络构造。相比于ResNet50,基于EfficientNet构造的二分支行人重识别网络具有网络参数规模小、性能提升明显的特点。实验结果表明:所构造的网络在行人重识别流行数据集上均有良好的表现。

• 单位
  通信与信息工程学院; 物联网学院; 南京邮电大学