【摘 要】
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行人重识别（Re-ID）是一种根据行人全身信息并利用计算机视觉方法,解决不同时间、不同地点下同一行人匹配问题的技术,其旨在弥补固定摄像头的视觉局限。然而,受限于摄像机参数差异和拍摄环境的复杂,Re-ID从定义之初就面临着诸多挑战:一方面,行人图像往往具有较低的分辨率,且目标行人很容易受到尺度、遮挡和噪声的干扰;另一方面,即使是同一行人,其在不同场景下,所展现出的主观姿态和外观也具有多变性。以上难点
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行人重识别（Re-ID）是一种根据行人全身信息并利用计算机视觉方法,解决不同时间、不同地点下同一行人匹配问题的技术,其旨在弥补固定摄像头的视觉局限。然而,受限于摄像机参数差异和拍摄环境的复杂,Re-ID从定义之初就面临着诸多挑战:一方面,行人图像往往具有较低的分辨率,且目标行人很容易受到尺度、遮挡和噪声的干扰;另一方面,即使是同一行人,其在不同场景下,所展现出的主观姿态和外观也具有多变性。以上难点使得现在多数学者将Re-ID任务的研究焦点放在如何提升精度上,因此他们将模型设计的非常复杂;但同时,这种设计初衷又会带来模型时间复杂度和空间复杂度的激增。针对以上问题,本文分别以“提升精度”、“提升精度+控制计算量”和“提升精度+控制计算量+控制参数量”为目标开展研究工作,致力于构建出既能提升性能又能约束复杂度的Re-ID模型,主要的贡献总结如下:（1）设计了基于多尺度感受野特征融合的目标检测算法。在实际监控场景下,Re-ID算法包含“检测、重识别”两个步骤,检测的性能将直接影响后续重识别的效果。为此,本文首先提出了一种基于空洞卷积特征金字塔网络（ACFPN）的目标检测器:一方面,ACFPN通过设计的混合感受野模块（HRFM）,增大了特征图的感受野以获取更多辅助信息,从而缓解了目标的遮挡问题;另一方面,ACFPN构建了低层嵌入特征金字塔模块（LEFPM）,通过引入低层细粒度信息提高了特征图的丰富度,增强了模型的尺度适应性。实验表明,ACFPN在VOC数据集上的检测性能较基线模型提升了7.7%。（2）设计了基于高低层语义信息融合的行人重识别算法。为达到“提升重识别算法精度”的目的,本文提出了一种基于稠密特征金字塔网络（DFPN）的行人重识别框架:一方面,DFPN设计了一种新型的主干网络（RVNet）,其有效结合了残差网络的连接方式,在无需预训练的条件下即可快速收敛;另一方面,DFPN构建了一种稠密金字塔融合模块（DPFM）,该模块旨在通过递归融合的方式,聚合并监督不同级别的语义信息;特别地,DFPN还引入一种增强型感受野模块（IRFB）,进一步扩大了特征图的感受野,使模型捕获了更多的上下文信息。实验表明,DFPN在两个所选Re-ID常规数据集上的m AP达到了最佳。（3）设计了基于局部和全局信息融合的行人重识别算法。为达到“提升重识别算法精度+控制计算量”的目的,本文提出了一种即插即用的自监督重标定（SR）块:一方面,不同于其他注意力模块,SR块的注意力掩码同时融合了全局信息描述符和局部信息描述符,并通过互补性加权融合的方式准确建模了通道特征之间的相互依赖关系;另一方面,SR块中引入了“挤压-激励”单元,该单元可以在加工特征的同时有效调节特征图的通道维度。实验表明,使用SR块后的基线模型在所选Re-ID遮挡数据集上的Rank-1提升5.97%,而其计算量仅增加1.3%。（4）设计了基于金字塔卷积特征融合的行人重识别算法。为达到“提升重识别算法精度+控制计算量+控制参数量”的目的,本文提出了一种轻量化的金字塔卷积（PC）块:一方面,PC块以并行的方式编码了不同区域、不同尺度的空间上下文信息,并以自适应加权融合的方式让模型自主选择感受野;另一方面,受益于“缩放因子”、“空洞卷积”和“分组卷积操作”的设计技巧,PC块在提高网络表示质量的同时有效地控制了模型复杂度的增加。实验表明,使用PC块后的基线模型在所选Re-ID遮挡数据集上的性能提升超过10%,而其计算量和参数量增幅仅有3%左右。
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