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澎思科技在基于視頻的行人再識別數據集中取得突破

摘要:近日,澎思科技(Pensees)在基于視頻的行人再識別數據集(PRID-2011,iLIDS-VID,MARS)中取得突破。具體來說,主要包括三個方面:2、提出雙向圖注意力機制模塊。將圖卷積神經網絡和SENet結合,在整個序列上進行通道域?

近日,澎思科技(Pensees)在基于視頻的行人再識別數據集(PRID-2011,iLIDS-VID,MARS)中取得突破。

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具體來說,主要包括三個方面:

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2、提出雙向圖注意力機制模塊。將圖卷積神經網絡和SENet結合,在整個序列上進行通道域的模式選擇學習。同時通過雙向網絡進行空間域的注意力區域學習。由于圖卷積網絡的特性,每一幀圖片的注意力特征都是與其他幀相互學習結合的結果,從而提高特征的代表性。

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據了解,澎思科技算法在最大的視頻數據集MARS上的首位命中率指標88.8%,在iLIDS-VID和PRID-2011等數據集上首位命中率分別為88.0%和95.5%。

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1、受遮擋、姿態變化、視角變化等因素的影響,視頻序列中行人的特征是不連續的。用全局特征來度量每一幀圖片的權重往往會損失掉許多重要的信息。采用分割重組策略將特定局部特征重組成多個視頻序列進行學習,進而極大減少局部特征損失對最終特征的影響。

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澎思科技角介紹,基于視頻的行人再識別(ReID)技術更貼近智慧城市建設的諸多應用場景,能有效解決行人信息有限、特征不足及其他干擾因素等問題,相比單幀圖片的行人再識別具備更長遠的落地應用空間。

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3、利用幀間相似度進行序列融合。通過數學計算的方式就可以達到融合的目的。這樣,數據的類內相似度得到了提高。在結合三元損失函數進行訓練后,類間相似度得到了降低,進而提高重識別效果。

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