Transformer-CNN特征跨注意力融合学习的行人重识别OA北大核心CSTPCD
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)关注局部特征,难以获得全局结构信息,Transformer网络建模长距离的特征依赖,但易忽略局部特征细节。提出了一种跨注意力融合学习的行人重识别算法,利用CNN和Transformer特征学习网络的特点,在丰富行人局部特征的同时改善特征的全局表达能力。该模型由三个部分构成:CNN分支主要提取局部细节信息;Transformer分支侧重于关注全局特征信息;跨注意力融合分…查看全部>>
项俊;张金城;江小平;侯建华
中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室,武汉430074中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室,武汉430074中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室,武汉430074中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室,武汉430074
计算机与自动化
行人重识别卷积神经网络(CNN)Transformer跨注意力融合学习
《计算机工程与应用》 2024 (16)
P.94-104,11
国家重点研发计划(2020YFC1522900)湖北省知识创新专项(自然科学基金)(2022CFB454)中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(CZQ23033)。
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