【摘 要】
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自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,提出基于多
【机 构】
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社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室,宁夏大学信息工程学院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0821603);装备预研中国电科联合基金(6141B0801010a,6141B08010102,6141B08080101)资助
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自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,提出基于多任务压缩激发(squeeze-and-excitation,SE)网络的行人属性识别方法,通过多任务卷积神经网络、联合压缩激发模块与残差模块、焦点损失函数三方面改进,研究了自然场景下行人属性识别效果提升的不同方式。结果表明,研究结果相比基线模型在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的准确率和效率均有提升,研究结果具有普
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