基于多粒度特征網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督換裝行人重識別算法

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摘要：

針對行人重識別任務(wù)中數(shù)據(jù)標(biāo)注困難以及服裝變化問題，基于無監(jiān)督方法PPLR（Part-based Pseudo Label Refinement）提出了一個多粒度特征網(wǎng)絡(luò)（Multi-grained Feature Network， MGFNet）。僅輸入RGB圖像，即可充分提取圖像中行人的全局、局部和臉部特征，根據(jù)注意力機(jī)制針對性地抑制特征中的服裝信息，挖掘行人的本質(zhì)特征。（剩余12900字）