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题名改进生成对抗网络的换衣行人再识别
被引量：1
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作者
张玉霞
车进
贺愉婷
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机构
宁夏大学物理与电子电气工程学院
宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1364-1374,共11页
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基金
国家自然科学基金(No.61861037)。
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文摘
针对不同摄像机之间存在显著的类内差异,部分行人如换衣等发生变化均会导致识别下降的问题,提出一种将生成对抗网络(GAN)数据生成和行人再识别学习端对端结合起来的联合学习框架。首先,在DGNet网络的基础上,将生成器与鉴别器中的残差块ResBlock替换为DenseBlock,加强特征传播并且避免梯度消失的问题。然后,生成模块通过切换外观和结构编码,生成高质量的合成图像。最后,在鉴别模块中加入新型注意力机制(NAM),抑制不太显著的权重,更关注所需的目标区域。生成模块生成的图像在线反馈给鉴别模块鉴别图像真假,同时将结果反馈给行人再识别模块进行分类识别(鉴别模块与行人再识别模块是共享的)。在Market-1501、DukeMTMC-reID数据集上的rank-1/mAP分别达到95.7%/88.6%和87.1%/75.7%。
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关键词
行人再识别
外观编码
结构编码
GAN
DenseBlock
NAM
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Keywords
person re-identification
appearance coding
structure coding
GAN
DenseBlock
NAM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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