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摘 要：为了提高基于深度学习的行人属性识别的能力，提出了一种基于任务感知机制的行人属性识别网络模型。考虑到不同行人属性之间存在较强的语义相关性，提出了任务感知机制，充分挖掘不同任务中属性和属性之间的关联性；针对行人属性样本的不平衡性，利用加权损失策略降低不平衡性带来的影响；在现有的三个行人属性数据集PETA、PA100k和RAP上的实验结果表明，提出的方法具有较强的竞争力。（剩余14504字）
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基于任务感知机制的行人属性识别
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