双分辨率注意力网络行人重识别

行人重识别(ReID)任务在提取身份相关特征时可能会丢失一些信息,导致判别依据减少并影响模型性能。为此,提出了基于双分辨率特征及通道注意力机制的行人重识别方法。首先,在ResNet基础上增加了高分辨率特征分支,通过在不同分辨率的特征图上应用池化层,生成了对应着8种不同区域的特征向量。然后根据特征向量的情况设计了一个通道注意模块,增强了其中有效部分的表达能力。最后利用批归一化处理来协调分类损失和度量损失。消融实验中,算法内各步骤的运用都有效提升了模型的性能。在Market-1501、DUKEMTMC-REID、CUHK03等数据集上进行的对比实验中,该算法相比近几年具有代表性的其他算法,平均准确率和Rank-1都有所提升。实验结果表明,该方法能结合更丰富的特征,提高行人重识别准确度。