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針對(duì)基于局部特征的行人重識(shí)別方法在行人錯(cuò)位和姿態(tài)變化時(shí)識(shí)別精度較低的問題，提出一種采用多任務(wù)金宇塔重疊匹配特征的重識(shí)別方法。在訓(xùn)練階段，使用改進(jìn)的 Rennes50作為主干網(wǎng)絡(luò)提取特征圖，將其切分組合形成金字塔重疊匹配網(wǎng)絡(luò)，獲得全局特征向量并經(jīng)全局平均池化得到包含多尺度特征的多個(gè)局部特征向量，聯(lián)合使用 Softmax損失函數(shù)、三元組損失函數(shù)和中心損失函數(shù)學(xué)習(xí)全局和局部特征向量，并利用特征歸一化層減少損失函數(shù)學(xué)習(xí)目標(biāo)沖突的影響。在推理階段，將多個(gè)局部特征向量融合為一個(gè)新特征向量進(jìn)行相似性匹配，以獲取更好的匹配結(jié)果。在 Market1501、 Dukemtmo-reID和CUHK03數(shù)據(jù)集七的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與PSE、 Multiscale等主流重識(shí)別方法相比，該方法重識(shí)別精度更高，提取的特征具有較好的魯棒性和識(shí)別度。
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