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一种针对复杂场景的行人再识别优化方法（2021年06期 v.42 24-29页）

‖  文章供稿：王楠  吴健  卢杏坚  钟震宇  黄凯
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2021年06期 v.42 24-29页

王楠  吴健  卢杏坚  钟震宇  黄凯

（广东省科学院智能制造研究所/广东省现代控制技术重点实验室，广东 广州 510070）

摘要：针对室外场景中，因摄像头角度不统一、室外光照多变等因素导致行人难识别的问题，提出一种针对复杂场景的行人再识别优化方法。通过在ResNet的浅层嵌入实例-批归一化层和空间变换网络，引入Mish激活函数，构建改进的ResNet-50特征提取骨干网络，建立面向复杂场景的行人再识别模型。经在MSMT17数据集上验证，rank-1和mAP分别达到79.8%、58.5%，说明了该算法的有效性。

关键词：复杂场景；行人再识别；实例-批归一化；空间变换网络；Mish激活函数

中图分类号：S225            文献标识码：A             文章编号：1674-2605(2021)06-0005-06

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.06.005

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