【摘 要】
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重识别任务是计算机视觉领域的重要课题,在工业界具有广泛应用。本文包括了两部分主要内容:一是探究新型的Res2Net网络结构对重识别任务(不仅限于行人重识别)的效果,提供基于Res2Net的简易可行,方便训练的高精度算法。结合了特征提取,损失函数选择分析,参数调整方法等方面;另一部分是自己提出的用于行人重识别的部分注意力(Part Attention)模块,并将该模块加入到我们的重识别实验中的行人重
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重识别任务是计算机视觉领域的重要课题,在工业界具有广泛应用。本文包括了两部分主要内容:一是探究新型的Res2Net网络结构对重识别任务(不仅限于行人重识别)的效果,提供基于Res2Net的简易可行,方便训练的高精度算法。结合了特征提取,损失函数选择分析,参数调整方法等方面;另一部分是自己提出的用于行人重识别的部分注意力(Part Attention)模块,并将该模块加入到我们的重识别实验中的行人重识别部分,实现了比较高的识别精度。本文的第2部分介绍了Res2Net的基础知识,关于Res2Net的结构可见2.2部分。第3部分介绍了度量学习经典的损失函数。第4部分介绍我们在训练测试过程中用到的重识别技巧。第5部分为本文的核心,介绍了我们提出的基于Res2Net的重识别算法,包括了模型改进和损失函数选取以及本文新提出的用于行人重识别的部分注意力模块。第6部分为实验部分,我们的数据集有三个,包括了两个行人重识别数据集(Market-1501[14],Duke MTMC-re ID[15])和一个箱包重识别数据集(MVB[6]),6.4介绍了数据的预处理,包括了我们对两类不同的重识别任务采取的不同的数据增强手段说明,最后6.5开列了我们实验结果,在三个数据集上验证了我们提出的基于Res2Net的重识别方法的有效性。
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