, att flerriktat matar multi-nivå uppmärksamhetskartor till olika funktionsskikt. De uppmärksamma djupa dragen från den föreslagna HP-net ger unika fördelar: (1) modellen är kapabel att fånga flera uppmärksamhet från låg nivå till semantisk nivå, och (2) den utforskar den flerskaliga selektiviteten av uppmärksamma funktioner för att berika den slutliga funktionen representationer för en fotgängarbild. Vi visar hur effektivt och allmänt det föreslagna HP-nätet för fotgängaranalys är för två uppgifter, dvs. igenkänning av egenskapen fotgängare och omidentifiering av personer. Intensiva experimentella resultat har tillhandahållits för att bevisa att HP-net överträffar toppmoderna metoder på olika datauppsättningar.
Liu m.fl. I REF föreslås en flerriktad uppmärksamhetsmodell för att lära sig flerskaliga uppmärksamhetsfunktioner för fotgängaranalys.
HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}