多尺度特征融合的轻量级行人再识别网络

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近年来,大量的行人再识别方法被提出,但受限于资源设备.因此,本文提出多尺度特征融合的轻量级行人再识别网络.首先,通过4个卷积块逐级提取不同尺度的图像特征,池化后融合生成多尺度特征图;其次,多尺度特征再通过全局注意力模块获得不同权重;最后,在常用数据集上与经典网络进行实验对比,参数数量减少50%以上,并且识别率高于传统基准方法.实验证明,该网络有很高的应用价值.
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