基于非局部和门控轴向注意力的行人重识别

为进一步改善行人重识别技术在实际应用中的表现,通过引入自注意力机制,提出一种结合非局部模块和门控轴向注意力模块的行人重识别方法。该方法将自注意力模块插入到重识别网络卷积层中,通过非局部模块同时捕捉全局和局部上下文信息,并引入门控机制的轴向注意力模块提高行人重识别的准确性。在Market1501数据集上进行消融实验,验证同时使用非局部模块和门控轴向注意力模块对模型性能的显著提升效果。实验结果验证了设计的可行性与先进性,对相关领域研究具有一定的参考意义。