基于归一化和特征增强的跨域行人重识别方法
摘要:
本发明属于行人重识别技术领域,尤其涉及基于归一化和特征增强的跨域行人重识别方法,包括建立识别网络模型、图像特征归一化、图像特征恢复、图像特征输出。本技术方案在不使用目标域数据的基础上能够有效抑制域间隙并增强行人判别特征,进而增强识别网络模型的泛化能力;借助残差连接思想使得实例归一化既能抑制风格差异又能防止信息的丢失,以此使提取到的特征具有域不变性的同时保持判别力;通过注意力单元CAB将空间信息融入通道中,并通过构建通道间的依赖关系自适应地调整各通道的特征权重,有效增强了行人特征。
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