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基于位置注意力和精化聚类的无监督跨域行人重识别方法.pdf

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本发明为一种基于位置注意力和精化聚类的无监督跨域行人重识别方法,其克服了现有技术中存在的对聚类产生的伪标签噪声和特征辨别性不足的问题。本发明包括以下步骤:(1)以ResNet50网络为基础,将位置注意力模块加入到layer1层之前和layer4层之后;在模型深度卷积开始之前,利用位置注意力块关注样本的位置信息,进行初步的特征提取;在模型提取完特征之后,再利用位置注意力块进行特征挖掘,提取更加细粒度的特征;(2)利用精细化聚类算法模块,剔除噪声干扰样本,实现由粗到精的聚类过程;(3)引入记忆模块,将每个周期训练所得的类中心存储到记忆模块中。