目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(...目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.展开更多
虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最...虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最小识别距离,结合摄像机采集目标物体多视点图像。利用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割技术优化小波降噪法,完成图像的去噪。基于此,通过VR技术获取全息三维影像重建点坐标和深度距离,并将其投射至透明介质上,实现复杂虚拟成像重建。实验结果表明,研究方法的虚拟成像超像素分割效果更优,平均峰值信噪比为25.5dB,平均结构相似度为0.83,具有较高的应用可靠性。展开更多
文摘目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.
文摘虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最小识别距离,结合摄像机采集目标物体多视点图像。利用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割技术优化小波降噪法,完成图像的去噪。基于此,通过VR技术获取全息三维影像重建点坐标和深度距离,并将其投射至透明介质上,实现复杂虚拟成像重建。实验结果表明,研究方法的虚拟成像超像素分割效果更优,平均峰值信噪比为25.5dB,平均结构相似度为0.83,具有较高的应用可靠性。