【摘 要】
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针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题，利用行人属性之间的内在关联关系，基于“特征提取+回归”的思想，提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码，得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为骨干网络提取行人图像的深度特征;最后，设计了一个包含3个全连接层的神经网络结构来建立标签组合向量与行人深度特征之间的映射模型
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针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题，利用行人属性之间的内在关联关系，基于“特征提取+回归”的思想，提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码，得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为骨干网络提取行人图像的深度特征;最后，设计了一个包含3个全连接层的神经网络结构来建立标签组合向量与行人深度特征之间的映射模型，在一个统一的网络框架下就可以同时对行人的多种属性进行准确识别。在行人属性公共数据集PETA和RAP上的
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