CN114091519B 一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法 （重庆邮电大学）_第1页
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granularityocclusio一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识好的基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模2对基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型进行训S2：将训练集的数据输入到模型的多粒度特征提对上一分支的特征映射和当前分支的特征映射作初步处理，使得两个特S5：根据传递特征映射和当前分支的特征映射计算S6：将经过所有分支处理得到的行人特征concat2.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在3使用1×1卷积滤波器调整上一分支特征映射的通道C数量，使得上一分支特征映射的使用双线性插值对上一分支特征映射和当前分支特征映射5.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在6.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在7.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法，其特征在ftpi)表示分支的硬采样三重组损失，tt45[0027]使用1×1卷积滤波器调整上一分支特征映射的通道C数量使得上一分支特征映射6tptri)表示分支的硬采样三重组损ce7意力掩膜M'"和竖直注意力掩膜M"相加聚合到初始的特征映射中，得到增强后的行人特[0064]单帧图像的多粒度感兴趣区域示例展示如图3所示，所有输入图像的感兴趣区域8计算目标与正负样本之间的距离来缩小目标与正样本之间的距离和扩大目标与负样本之9

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