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题名基于图像和特征联合优化的跨模态行人重识别研究
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作者
张辉
刘世洪
钟武
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机构
武汉迈力特通信有限公司
重庆金美通信有限责任公司
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出处
《荆楚理工学院学报》
2023年第2期9-17,共9页
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文摘
跨模态行人重识别(VI-ReID)旨在匹配可见光和红外摄像头下捕获的行人图像,十分具有挑战性。为减小可见光图像和红外图像之间的模态差异,本文提出了异质图像增广方法和跨模态特征对齐方法来优化跨模态行人重识别网络,利用轻量级异质图像卷积生成器对可见光图像进行增广,采用色彩抖动方式对红外图像进行增广,并使用正样本优化轻量级异构图像卷积生成器来约束损失。在此基础上,使用两个模态分类器和跨模态特征对齐损失作为指导,不断学习获得模态共享的特征。在两个数据集上的大量实验表明,我们的方法具有优异的性能,在SYSU-MM01和RegDB数据集上分别达到了rank1/mAP 57.82%/54.35%和80.39%/75.05%的精度。
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关键词
跨模态行人重识别
模态差异
异质图像增广
跨模态特征对齐
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Keywords
VI-reID
modality differences
heterogeneous image enhancement
cross-modality feature alignment
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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