[發明專利]一種提高局部注意力的行人重識別方法

有效

• 申請號: 202010335967.0
• 申請日: 2020-04-25
• 公開（公告）號: CN111539336B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 張劍妹
• 申請（專利權）人: 長治學院
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06N3/0464;G06V10/82
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 張學元

1.一種提高局部注意力的行人重識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)提取特征：進行圖片到初步特征的映射操作Ftr，該操作使用殘差卷積神經網絡提取輸入圖片X的特征，并將其映射到與之對應的特征U上；輸入輸出的定義表示為：

F_tr:X→U,X∈R^{H′×W′×C′},U∈R^H×W×C

其中：X代表了一幅行人圖片，W’和H’分別代表了該圖片的寬度和長度，C’代表了圖片的通道數量；

U為全局特征，將U劃分為H行W列，W和H分別代表了特征U的寬度和長度，即得到局部特征U_i，其中i＝1,2...H*W，每個局部特征都有C個通道，即C代表了特征U的通道數；

2)計算最終特征：

S1、主線1：保留所有的局部特征U_i合集留作計算，其中i＝1,2……H*W；

S2、主線2：通過SE模塊計算出每個局部特征的權值：

①F_sq壓縮過程：對每個局部特征U_i的C個通道求均值，得到的z_i即為該局部特征的初步權值，具體定義為：

共得到H*W個權值，將其水平排列，得到H*W個局部特征權值的集合z；

②F_ex過程：

經過F_sq得到H*W個權值集合z之后，進行F_ex全連接操作，W₁的維度為H*W/r，W₂的維度為H*W，最后連接sigmoid激活；定義為：

s＝F_ex(z,W)＝δ(W₂W₁z)

得到的s的維度為1*1*(H*W),將其變形為二維H*W維矩陣，即為局部特征的權重系數；

S3、步驟S2得到局部特征的權重系數與步驟S1中主線1保留的原始特征U相乘，即可得到新的特征