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然而,由于復(fù)雜的環(huán)境和姿態(tài)變化,行人重識別面臨著較大的挑戰(zhàn)。目前的行人重識別方法主要采用傳統(tǒng)的人工特征提取方法和深度學(xué)習(xí)方絡(luò)中,每個網(wǎng)絡(luò)分支采用不同的特征提取方法,例如InceptionNet、ResNet等。在每個分支網(wǎng)絡(luò)中,我們可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來在每個分支網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征之后,我們需要對這些特征進行融合,以得到最終的行人重識別結(jié)果。的權(quán)重系數(shù),再將所有特征相加得到最終的特征向量。具體地,設(shè)有niXiwi,即可得到加權(quán)后的特征向量W。公式如下:W=ΣwiXi(i=W輸入到分類器中進行訓(xùn)練和預(yù)測,即可實現(xiàn)行Market-1501DukeMTMC-reID了實驗。在Market-1501數(shù)據(jù)集上,我們將圖像輸入到3個分支網(wǎng)絡(luò)中,每個分支網(wǎng)絡(luò)采用ResNet-50作為特征提取網(wǎng)絡(luò),最終得到的特征向量1536DukeMTMC-reID4個分支網(wǎng)絡(luò)中,每個分支網(wǎng)絡(luò)采用InceptionNet作為特征提取網(wǎng)絡(luò),最終得2048。實驗結(jié)果表明,在這兩個數(shù)據(jù)集上,多分支
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