基于多维注意力的无监督行人重识别方法研究

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致谢

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 监督行人重识别

1.2.2 无监督行人重识别

1.2.3 行人重识别中的注意力机制

1.3 研究内容与安排

第二章 行人重识别相关介绍

2.1 行人重识别基本流程

2.2 行人重识别方法

2.2.1 传统的行人重识别方法

2.2.2 基于卷积神经网络的行人重识别

2.3 行人重识别数据集与评价指标

2.3.1 行人重识别数据集

2.3.2 行人重识别评价指标

2.4 行人重识别难点介绍

2.5 本章小结

第三章 基于部件关注无监督行人重识别

3.1引言

3.2 相关介绍

3.3.1 总体框架

3.3.2 残差网络

3.3.3 空间变换网络

3.3.4 部件关注网络

3.4 损失函数

3.4.1 存储器

3.4.2 监督学习训练部件

3.4.3 无监督学习

3.5 实验设置与结果分析

3.5.1 实验设置

3.5.2 实验结果对比

3.5.3 消融实验

3.5.4 实验进一步分析

第四章 基于多维注意力的无监督行人重识别

4.1引言

4.2 网络模型

4.2.1 整体架构

4.2.2 问题定义

4.2.3 多维注意力网络

4.3.1 实验设置

4.3.2 消融实验

4.3.3 实验结果对比

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况