亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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
reerwt完成签到,获得积分20
2秒前
17秒前
陈元元K完成签到,获得积分10
23秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
31秒前
梦梦发布了新的文献求助10
36秒前
40秒前
caca完成签到,获得积分0
41秒前
科研通AI2S应助YYYCCCCC采纳,获得10
1分钟前
海鸥别叫了完成签到 ,获得积分10
2分钟前
云霞完成签到 ,获得积分10
2分钟前
朴素的山蝶完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
Bugs完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
小八统治世界完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tang完成签到,获得积分10
2分钟前
汉堡包应助舒服的觅夏采纳,获得10
3分钟前
suicone完成签到,获得积分10
3分钟前
zqq完成签到,获得积分0
3分钟前
3分钟前
归陌完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
mmyhn发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
Dave发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
wbs13521完成签到,获得积分0
5分钟前
5分钟前
儒雅致远发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Hello应助儒雅致远采纳,获得10
5分钟前
正在获取昵称中...完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
爆米花应助xiongdi521采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
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 3990045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256354
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228