基于多级注意力跳跃连接网络的行人属性识别

来源 :计算机工程 | 被引量 : 6次 | 上传用户：wuddy

【摘要】

：

行人属性识别易受视角、尺度和光照等非理想自然条件变化的影响,且某些细粒度属性识别难度较大。为此,提出一种多级注意力跳跃连接网络MLASC-Net。在网络中间层,利用敏感注意力模块在通道及空间维度上对原特征向量进行筛选加权,设计多级跳跃连接结构来融合所提取的显著性特征。在网络顶层,改进多尺度金字塔池化以融合局部特征和全局特征。在网络输出层,结合验证损失算法自适应更新损失层,加速模型的收敛并提高精度。

【作者】

：

王林李聪会

【机构】

：

西安理工大学自动化与信息工程学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

行人属性识别多级跳跃连接网络敏感注意力多尺度金字塔残差网络 pedestrian attribute recognition multi-level s

【基金项目】

：

陕西省科技计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-03)

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