Attribute correlation mask fusion network for pedestrian attribute recognition

判别式 相关性 行人 人工智能 模式识别(心理学) 特征(语言学) 行人检测 计算机科学 保险丝(电气) 数据挖掘 模态(人机交互) 机器学习 数学 工程类 运输工程 电气工程 几何学 哲学 语言学
作者
Baoan Li,Long Zhang,Shangzhi Teng,Xueqiang Lyu
出处
期刊:Research Square - Research Square
标识
DOI:10.21203/rs.3.rs-4292609/v1
摘要

Abstract The main goal of Pedestrian Attribute Recognition (PAR) is to identify various attributes of pedestrians captured in video surveillance. Due to the numerous categories of pedestrian attribute labels, the complex and easily overlooked correlations among attributes, PAR is a challenging task. Traditional methods usually treat each attribute independently, ignoring the possible intrinsic correlations between attributes.We design a pedestrian attribute recognition network ACMFNet which can fuse pedestrian attributes uniqueness features and attribute correlation features. Specifically, we propose an attribute correlation query module (ACQM), which are used to learn discriminative attribute features. Then, we construct a mask fusion module (MFM) to automatically learn the importance of the image feature and attribute correlation feature. To better distinguish the modality differences between images and attribute texts, we propose modality prompt. Experimental results show that our method can significantly enhance the network’s ability to recognize pedestrian attributes. On three pedestrian attribute recognition datasets PA100K, PETA, and UAV-Human, our proposed method shows competitive performance compared to the state-of-the-art methods. Our source code is available at \url{https://github.com/luffy-op/ACMFNet.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
妙蛙完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
111111111发布了新的文献求助10
2秒前
妙蛙发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
爱笑紫菜发布了新的文献求助30
7秒前
7秒前
8秒前
李爱国应助111111111采纳,获得10
8秒前
tay发布了新的文献求助10
9秒前
科研通AI5应助ffff采纳,获得10
10秒前
过氧化氢发布了新的文献求助30
12秒前
感动黄豆发布了新的文献求助10
13秒前
钱宇成发布了新的文献求助10
13秒前
YJ888发布了新的文献求助10
13秒前
vincen91完成签到,获得积分10
17秒前
Leach完成签到 ,获得积分10
18秒前
长乐完成签到,获得积分10
19秒前
FashionBoy应助院士人启动采纳,获得10
23秒前
24秒前
24秒前
AptRank完成签到,获得积分10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
焦糖布丁的滋味完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
隐形的觅波完成签到 ,获得积分10
27秒前
儒雅南风完成签到 ,获得积分10
28秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
Bio应助科研通管家采纳,获得30
29秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
29秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
29秒前
Bio应助科研通管家采纳,获得50
30秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
girl发布了新的文献求助10
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989115
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531367
关于积分的说明 11253688
捐赠科研通 3269986
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882078
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809105