【摘 要】
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车辆重识别是一项跨摄像头检索目标车辆的任务,主要通过提取车辆外观特征并计算特征间的距离度量来实现。目前,视角多样性给该任务带来了巨大挑战:极端视角下的正样本对和相似视角下的负样本对容易被混淆,这严重影响了识别效果。为了解决这一问题,基于区域分割提出了车辆重识别的视角一致性三元组损失。用分割区域面积分布的一致性来估计视角一致性,进而根据视角一致性筛选三元组。该方法使网络重点学习容易被混淆的样本对之间
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(62071292)。
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车辆重识别是一项跨摄像头检索目标车辆的任务,主要通过提取车辆外观特征并计算特征间的距离度量来实现。目前,视角多样性给该任务带来了巨大挑战:极端视角下的正样本对和相似视角下的负样本对容易被混淆,这严重影响了识别效果。为了解决这一问题,基于区域分割提出了车辆重识别的视角一致性三元组损失。用分割区域面积分布的一致性来估计视角一致性,进而根据视角一致性筛选三元组。该方法使网络重点学习容易被混淆的样本对之间的距离度量,从而提升模型在多视角复杂场景下的表现。实验结果显示,该方法各项指标均优于参考方法,并且对视角
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