基于鄰域相似度的行人重識別重排序算法

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摘要：在行人重識別模型中引入鄰域數(shù)據(jù)關(guān)系，提出了一種基于圖像鄰域相似度的重排序方法。首先擴充圖像的鄰域數(shù)據(jù)，然后計算圖像對不同鄰域數(shù)據(jù)的相似度權(quán)重，利用該權(quán)重得到代表鄰域相似度的分布距離，再用分布距離與原始距離計算得出最終距離作為重排序評判標(biāo)準(zhǔn)。使用CCL，Transreid，Torchreid等行人重識別模型在Market-1501，DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，結(jié)果表明本文方法對基準(zhǔn)模型的精度提升均超過該領(lǐng)域的主流算法，證實了本文方法的有效性和泛化性。（剩余13162字）