多分支协作OSNet的微结构优化研究

来源 :信号处理 | 被引量 : 3次 | 上传用户：owen_climb

【摘要】

：

OSNet是一种有效的轻量级行人重识别网络,因其兼具有轻量化和高性能的优异特点引起了行人重识别领域的关注。最近的研究表明:多分支协作OSNet网络——BC-OSNet能取得更高的识别率。本文在此基础上继续研究网络微结构的调整对BC-OSNet模型性能的影响,重点通过通用池化GeM、连续高斯Dropout、注意力学习Batch DropBlock(BDB)/Relation-Aware Global

【作者】

：

张磊吴晓富张索非尹梓睿

【机构】

：

南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学物联网学院

【出处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

行人重识别微结构优化分支协作网络特征表示 person re-identificationmicrostructure optimizationbranc

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61701252)

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