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摘要
在现实的智慧城市安全场景中，传统的行人重识别方法已经难以满足复杂多样的识别任务要求。为实现多层次的行人重识别，该文提出将行人重识别技术与多层次的城市信息单元深度融合。在行人重识别任务中，现有的模型和注意力只关注鲁棒特征的学习，而该文基于特征向量差异，提出了差异注意力模块，以增强深度特征的判别力。结合差异注意力模块，该文开发了与多种骨干模型适配的差异注意力框架。此外，该文还提出了联合训练和单独训练两种训练策略。与其他行人重识别方法相比，差异注意力框架和训练策略在Market-1501、CUHK03和MSMT17数据集上均取得了更优的性能。
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