[发明专利]一种基于多尺度特征融合的行人重识别特征提取方法在审
| 申请号： | 202010785860.6 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111985367A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 王伟胜;黄蕾;颜志洋 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及行人重识别领域的特征提取，具体涉及一种基于多尺度特征融合的行人重识别特征提取方法。本发明的方法包括：以ResNet为backbone改进构建一个多尺度特征融合网络，其改进为将layer3层提取的特征作为共享特征，其后接两个分支，分别为Global分支和Part分支，Part分支通过将ResNet最后一层的stride由2降为1，Global分支使用原ResNet的layer4层的操作，再抽取layer3.1和layer4.1的特征图，通过分别将Part分支和Global分支与layer3.1和layer4.1的特征图进行融合，分别标记为layer3.1_p和layer4.1_g,将以上4个特征向量(layer4.4(Part)、layer4.4(Global)、layer3.1_p、layer4.1_g)均降维成512维的特征进行特征融合，组成2048维的特征进行相似性度量。该方法能够通过利用底层特征图，包含更多行人图像的微小细节信息，使提取的特征更易于区分相似行人，增强了所提取特征的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 行人 识别 提取 方法 | ||
【主权项】：
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