压缩激励残差网络与特征融合在行人重识别中的应用

"基于压缩激励残差网络与特征融合的行人重识别算法，通过引入SE模块增强和抑制特征通道，降低网络深度，提高识别精度和运算效率。将浅层和深层特征融合，优化卷积核大小，提升识别性能。实验显示，与ResNet50相比，Rank-1和平均精度均值有显著提升，具有较好的鲁棒性。" 在行人重识别（Person Re-Identification,简称ReID）领域，深度学习已经成为主流技术，但同时也面临着网络过深、特征关系利用率低以及计算效率低下的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于压缩激励残差网络（Squeeze-and-Excitation Residual Network, SE-ResNet）和特征融合的改进算法。 SE-ResNet是ResNet（残差网络）的变体，其核心在于引入了压缩激励（Squeeze-and-Excitation, SE）模块。这一模块在特征通道上发挥作用，通过对特征进行压缩和激励，动态调整每个通道的权重，从而增强有用特征，抑制不相关或冗余特征。这样不仅提升了特征表达能力，还降低了网络的深度，减少了计算复杂度，提高了运算效率。 为了进一步提升识别精度，该算法还采用了特征融合策略，结合浅层和深层特征。浅层特征通常包含更多的局部细节信息，而深层特征则能捕获更抽象的全局信息。通过融合这两种特征，可以充分利用不同层次的信息，提高识别的全面性和准确性。同时，通过分析卷积核的大小与运行时间及识别精度之间的关系，找到了最优的平衡点，以达到更高的性能和效率。 实验结果显示，相比于传统的ResNet50模型，该算法在Rank-1识别率上提高了4.26个百分点，平均精度均值提高了17.41个百分点。这意味着在保持较高识别准确率的同时，算法的运行效率也得到了显著提升。此外，与其它经典算法对比，该算法在识别精度上也有不同程度的提升，并表现出良好的鲁棒性，能够适应各种复杂环境和条件。 基于SE-ResNet和特征融合的行人重识别算法，通过创新的结构设计和优化策略，有效解决了深度学习在行人重识别中的挑战，提高了识别效果和计算效率，对于智能交通和其他相关领域的应用具有重要意义。