融合多元注意力与高效特征聚合的行人重识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2026年第2期北京时间：

作者：程杰, 卞长智, 张婧, 李小霞

单位：1.西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳 621010；2.四川省工业自主可控人工智能工程技术研究中心，四川 绵阳 621010；3.四川中烟工业有限责任公司 绵阳卷烟厂，四川 绵阳 621000；

摘要：针对行人重识别任务中视角、光照以及姿态变化等导致行人特征提取不充分的问题，设计了一种融合多元注意力与高效特征聚合的行人重识别网络。在ResNet50的瓶颈模块中嵌入无参通道注意力，利用均值与方差信息对通道权重进行调整，以增强对关键通道的作用。仅在ResNet50的深层网络中引入自注意力机制，通过计算特征点之间的相关性来提高捕捉全局信息的能力，同时设置不同下采样率的双分支，以捕获不同分辨率下的行人特征信息。设计高效特征聚合金字塔，通过自上而下和自下而上的双路径实现深层语义和浅层的细节信息快速融合，同时在金字塔横向连接中加入通道与空间注意力残差融合模块以突出行人关键特征。使用双重批量归一化特征分类模块优化训练，提高网络稳定性。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上，所提方法的mAP和Rank-1指标分别达到了89.5%和95.6%、80.1%和90.5%、79.7%和84.9%，实验结果表明，所提方法能够有效提高受视角、光照、姿态变化影响的行人重识别性能。

关键词：行人重识别（Re-ID）,ResNet50,注意力机制,高效特征聚合,金字塔横向连接

基金资助：国家自然科学基金面上项目（62071399）；四川省科技计划重点研发项目（2023YFG0262，2023NSFSC1388）。