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目的姿态变化和遮挡导致行人表现出明显差异,给行人再识别带来了巨大挑战。针对以上问题,本文提出一种融合形变与遮挡机制的行人再识别算法。方法为了模拟行人姿态的变化,在基础网络输出的特征图上采用卷积的形式为特征图的每个位置学习两个偏移量,偏移量包括水平和垂直两个方向,后续的卷积操作通过考虑每个位置的偏移量提取形变的特征,从而提高网络应对行人姿态改变时的能力;为了解决遮挡问题,本文通过擦除空间注意力高响应对应的特征区域而仅保留低响应特征区域,模拟行人遮挡样本,进一步改善网络应对遮挡样本的能力。在测试阶段,将