结合多尺度融合和图匹配的行人重识别

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提取全局特征并融合多个网络层面的局部特征;使用多头注意力机制学习相邻关键点的关系,基于拓扑结构匹配图像并预测相似度结果。使用ResNet-50作为主干网络,在Occluded-Duke数据集上的Rank-1和mAP分别是64.8%和59.9%,验证该模型在遮挡行人重识别中有一定程度的准确率提升。