基于特征融合的局部表征学习的遮挡行人重识别

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摘 要：为了增强行人重识别模型（Re-identification，ReID）的遮挡感知和局部特征捕捉能力，提出一种基于特征融合的局部表征学习的方法。首先，设计遮挡样本扩充策略，通过模拟多样化的遮挡场景，有效提升模型的鲁棒性和遮挡感知能力。其次，引入局部层次编码器，在全局语义的指导下提取序列的空间相关性特征，从而增强局部特征的可鉴别性和语义完整性。（剩余589字）

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