AAAI顶会行人重识别算法详解——Relation Network for Person Re-identification

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数据及代码链接见文末

源码详解:

https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/129344235

1.论文整体框架概述

在行人重识别任务中,

通常都是对整个输入数据进行特征提取,但是缺少了局部信息。能不能既考虑局部与整体信息,也同时加入他们的联系呢?这篇论文主要的思想就是局部信息和全局信息的融合。

整体流程如上图所示,


  • 首先对整体进行特征提取,

    通常采用图像分类网络(如resnet50)进行特征提取,获得特征图

  • 然后将特征图分块,这篇论文中直接在h维度进行截取分块,并没有利用其它辅助信息。可以理解为将人分为不同的局部区域
  • 然后就是整个论文的核心部分,GCP模块提取得到全局特征,One-vs-Rest获得局部特征。对于全局特征的获取,

    Maxpool提取到的是整体全局的特征,



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