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針對基于局部特征的行人重識別方法在行人錯位和姿態變化時識別精度較低的問題，提出一種采用多任務金宇塔重疊匹配特征的重識別方法。在訓練階段，使用改進的 Rennes50作為主干網絡提取特征圖，將其切分組合形成金字塔重疊匹配網絡，獲得全局特征向量并經全局平均池化得到包含多尺度特征的多個局部特征向量，聯合使用 Softmax損失函數、三元組損失函數和中心損失函數學習全局和局部特征向量，并利用特征歸一化層減少損失函數學習目標沖突的影響。在推理階段，將多個局部特征向量融合為一個新特征向量進行相似性匹配，以獲取更好的匹配結果。在 Market1501、 Dukemtmo-reID和CUHK03數據集七的實驗結果表明，與PSE、 Multiscale等主流重識別方法相比，該方法重識別精度更高，提取的特征具有較好的魯棒性和識別度。
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