【摘 要】
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大部分结合深度学习的行人重识别算法主要以单分支的网络结构为主,且大多利用图片的全局特征信息,这样易错失关键行人信息,导致度量学习效果、算法精度下降。因此,为使网络获取到更多的关键行人信息,减少对行人局部、细节信息的错失,加强网络对行人特征的学习。基于ResNet-50的骨干网络,采取多分支的网络结构设计,综合考虑训练难易、运算量,选择融合三个独立分支的结构设计:随机擦除分支、全局学习分支、局部学习
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,光通信与网络重点实验室（重庆邮电大学）
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大部分结合深度学习的行人重识别算法主要以单分支的网络结构为主,且大多利用图片的全局特征信息,这样易错失关键行人信息,导致度量学习效果、算法精度下降。因此,为使网络获取到更多的关键行人信息,减少对行人局部、细节信息的错失,加强网络对行人特征的学习。基于ResNet-50的骨干网络,采取多分支的网络结构设计,综合考虑训练难易、运算量,选择融合三个独立分支的结构设计:随机擦除分支、全局学习分支、局部学习分支,并在此基础上根据实验数据进行调整优化,最后再结合最小二乘法分配损失函数权重使模型更具鲁棒性,实验结
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