行人重识别模型的多任务损失设计
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摘 要 ：行人重识别是一项利用计算机视觉技术判断图像中是否存在特定行人的任务。为研究Re-ID模型使用身份标签不能有效地学习不同行人之间的相似局部外观问题，提出了一种基于多任务损失的Re-ID方法。首先，通过主干网络提取全局特征以及局部特征，借助姿态估计算法检测行人身体部位，将身体部位的特征与局部特征组进行融合形成人体姿态引导特征；其次，通过多任务损失方法指导模型对人体姿态引导特征以及全局特征进行优化，从而增强模型对遮挡以及不具有区分性局部外观的鲁棒性。（剩余16491字）
