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摘要
为了提高可见光-红外跨模态行人重识别的检测准确度，提出一种基于可见光-红外模态双向特征生成的双流网络模型，相对现有算法，使用双向特征生成方法进行跨模态行人特征迁移，显著提高了跨模态特征表达，同时利用双流网络提取具有判别性双模态特征，并通过设计的粗细粒度损失融合的策略，提高了跨模态行人检索的准确度。实验结果表明，与最新方法相比，文章提出的方法提高了跨模态行人重识别的平均准确度，在RegDB数据集上取得92.91%,在SYSU-MM01数据集取得66.17%。
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单位武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司; 上海理工大学
