自适应感受野网络的行人重识别
行人重识别通常删除特征提取网络中的最后一个空间下采样操作,以增加最后输出特征图的分辨率,保留更多的细粒度特征.然而,这种操作会大幅减小神经网络的感受野,而更大的感受野可以为行人重识别提供更多的上下文信息.同时,在实际的视觉皮层中,相同区域的神经元的感受野是不同的,但当前行人重识别网络的设计大多忽视了这一点.为了解决上述问题,提出一种新颖的自适应感受野网络.网络的设计受启发于生物的视觉系统,通过在多分支网络上设置不同大小的感受野,结合注意力机制让网络自行选择合适的感受野特征,从而实现网络感受野的自适应,并且采用分组卷积使得自适应感受野模块更加轻量级.同时在各个分支利用空洞卷积增大感受野,补偿删除最后下采样操作所减少的网络感受野.在公开的大规模数据集上进行实验,实验结果表明,所提出的算法相比于基线方法有显著的提升,当使用ResNet-50作为特征提取网络时,在DukeMTMC-reID、Market-1501数据集上的Rank-1和mAP分别达到89.2％和76.0％、95.2％和87.2％.与现有方法相比,所提出算法在精度上有明显的提升.
行人重识别;深度学习;自适应感受野;注意力机制;空洞卷积;分组卷积
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TP242(自动化技术及设备)
中央高校基本科研业务费专项;中央高校基本科研业务费专项;国家自然科学基金;国家自然科学基金;装备预研项目;航天系统仿真重点实验室基金项目
2021-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
119-126
