公开(公告)号：CN111709331A

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN202010495916.4

申请日：2020-06-03

Applicant: 江南大学

Inventor： 孔军 ,  刘旭东 ,  蒋敏 ,  谈天

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多粒度信息交互模型的行人重识别方法，属于机器视觉领域。该方法采用多粒度网络通过空间分块的方式在保留输入图片特征图的同时将该特征图分为多个尺度的子特征图，并且将原特征图作为全局分支处理，将每个子特征图作为局部分支处理。此外提出了多粒度信息交互模型来促进多个分支之间的信息交互。多粒度信息交互模型包含全局映射注意力模块和标签项互学习模块。全局映射注意力模块负责促进全局分支与局部分支之间的信息交互，标签项互学习模块负责促进多个全局分支之间的信息交互。最终利用多粒度信息交互模型分别促进了全局分支与局部分支以及不同全局分支之间的信息交互，进一步提高了具有多分支网络结构的行人重识别模型的性能。

公开(公告)号：CN111709331B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202010495916.4

申请日：2020-06-03

Applicant: 江南大学

Inventor： 孔军 ,  刘旭东 ,  蒋敏 ,  谈天

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778 ,  G06V10/80 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于多粒度信息交互模型的行人重识别方法，属于机器视觉领域。该方法采用多粒度网络通过空间分块的方式在保留输入图片特征图的同时将该特征图分为多个尺度的子特征图，并且将原特征图作为全局分支处理，将每个子特征图作为局部分支处理。此外提出了多粒度信息交互模型来促进多个分支之间的信息交互。多粒度信息交互模型包含全局映射注意力模块和标签项互学习模块。全局映射注意力模块负责促进全局分支与局部分支之间的信息交互，标签项互学习模块负责促进多个全局分支之间的信息交互。最终利用多粒度信息交互模型分别促进了全局分支与局部分支以及不同全局分支之间的信息交互，进一步提高了具有多分支网络结构的行人重识别模型的性能。