基于多层级特征的行人重识别

针对现有的行人重识别方法提取行人特征过程中存在因信息缺失导致鲁棒性和判别力较差的问题,提出了一种基于残差神经网络提取行人图像多层级特征的方法。该方法在训练阶段使用残差网络分别在4个卷积残差模块之后提取阶段特征,以此来弥补信息丢失,使用三元组损失函数对每个特征向量进行监督训练。在相似性度量阶段,针对4个特征向量分别计算特征相似度,使用映射函数进行求和,并对求和结果进行相似度匹配。将该方法在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行仿真,首中准确率(Rank-1)分别达到了91.7%和84.9%,平均准确率(mAP)分别达到了86.8%和80.7%。结果表明所提方法提取的多层级