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科研动态

实验室1篇论文被计算机学报接收

发布时间: 2022-05-23

  近日,实验室关于视频行人重识别的工作“基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别”被计算机学报接收。计算机学报是计算机领域的CCF-A类中文科技期刊。论文的信息概要介绍如下:

  Temporal multi-scale complementary feature for video person re-identification (Ruibing Hou, Hong Chang, Bingpeng Ma, Rui Huang, Shiguang Shan) 

  对于视频行人重识别任务,大多数现有方法以相同的分辨率和网络结构处理每一帧图像,造成连续帧特征的高度相似。此外,现有方法通常通过引入各种复杂的操作提高精度,过多的计算开销使其不利于真实场景的部署。针对上述问题,本文提出了一个时序多尺度互补网络,旨在高效地为视频的连续帧提取互补的特征。具体来说,时序多尺度互补网络包含多个具有不同输入分辨率的分支。其中,高分辨率分支处理原始分辨率帧,用于保留行人的细节线索;低分辨率分支处理以不同降采样率得到的低分辨率帧,用于捕捉更全局的行人信息。通过将连续帧输入到不同分支中,连续帧能关注不同粒度的空间区域,生成互补的特征。此外,通过降低输入帧的分辨率和使用更小的网络处理低分辨率帧,本文方法大幅度降低了计算开销,仅需要大多数现有方法约35%的计算开销。


图1:时序多尺度互补网络(Temporal Multi-Scale Complementary Network, TMSCN)结构



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