基于多层次特征与身份信息辅助的行人属性识别方法
摘要:
本发明公开了一个新的深度学习网络——多层次特征与身份信息辅助模型MFIA(Multi‑level features and identity assistance)。该模型通过骨架裁剪的方法,放大行人有效区域,去除背景无效信息,并在全局、局部特征提取的同时进行重点区域强调,另外通过行人身份信息辅助行人属性识别,以提高属性的识别能力。实验最终表明,新的行人属性识别模型在Market‑1501‑attribute数据集中取得了较好的性能。
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