一种基于局部细节特征的跨模态行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于局部细节特征的跨模态行人重识别方法，它能引导网络充分挖掘行人的细节信息。提出的APMG能根据行人姿态生成每个heatmap的权重，并融合heatmap得到mask提取行人细节特征。由于APMG缺少下半身部分特征，提出的MC模块融合APMG与PCB，联合提取行人局部特征表示。进一步，提出的WIPA模块可以交互局部特征间的上下文信息，利用mask中包含的位置信息抑制切片特征中的背景信息。这使得两种局部特征提取方式相辅相成，取长补短。本申请将全局和局部细节特征联合作为行人的表征，在跨模态行人重识别任务取得了不错的效果。