【摘 要】
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将全局特征与局部特征相结合是提高行人再识别(re-identification)任务识别能力的重要解决方案。以往主要借助姿态估计等外部信息来定位有相应语义的区域,从而挖掘局部信息,这种方法大多是非端到端的,训练过程复杂且缺乏鲁棒性。针对该问题,文中提出了一种能有效挖掘局部信息并且能结合全局信息与局部信息进行端到端特征学习的方法,即多方向分区网络(Multi-orientation Partitio
【基金项目】
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科技部重点研发计划(2018AAA0102002),国家自然科学基金(61932009,61632007,61976076)。
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将全局特征与局部特征相结合是提高行人再识别(re-identification)任务识别能力的重要解决方案。以往主要借助姿态估计等外部信息来定位有相应语义的区域,从而挖掘局部信息,这种方法大多是非端到端的,训练过程复杂且缺乏鲁棒性。针对该问题,文中提出了一种能有效挖掘局部信息并且能结合全局信息与局部信息进行端到端特征学习的方法,即多方向分区网络(Multi-orientation Partitioned Network, MOPN),该网络有3个分支,一个用于提取全局特征,两个用于提取局部特征。该算
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