为了解决遮挡场景下行人再识别的特征不对齐、错误匹配的问题,提出了一种语义引导对齐的注意力网络(SGAN)对齐行人的不同部分.SGAN以行人的语义掩膜作为监督信息,通过全局语义引导和局部语义引导提取行人的全身和局部特征,并根据人体不同部分的可见性动态调整模型训练.在推理阶段,依据注意力模型获得局部区块的可见性,利用共享可见的人体部分的匹配策略自适应地对特征进行相似度的计算.实验结果表明,SGAN能够容忍一定的遮挡,它的准确率不仅在全身数据集上优于大多数先进模型,在2个较大规模的复杂遮挡数据集Occluded-DukeMTMC和P-DukeMTMC-reID上也优于现有的行人再识别方法.
深度学习 遮挡行人再识别 注意力网络 语义引导 特征对齐