适于行人重识别的二分支EfficientNet网络设计

来源：信号处理杂志 2020年第9期北京时间：

作者：尹梓睿, 张索非, 张磊, 吴晓富

摘要：鉴于ResNet的强大表达能力，其在行人重识别领域获得了广泛的应用。虽然基于ResNet50构建的行人重识别网络取得了优异的性能，但流行的ResNet50仍存在模型体积大、效率低等局限性。与之相比，EfficientNet作为一种新兴的深度模型，具有设计合理、运行高效等特点，并在ImageNet数据集上有着更出色的性能表现。为此，本文尝试将EfficientNet系列网络引入到行人重识别领域，替代比较流行的ResNet50主干网络，提供了一个全新的骨干网基线。本文重点根据EfficientNet系列网络给出一种二分支行人重识别网络构造。相比于ResNet50，基于EfficientNet构造的二分支行人重识别网络具有网络参数规模小、性能提升明显的特点。实验结果表明：所构造的网络在行人重识别流行数据集上均有良好的表现。

关键词：行人重识别, 特征提取, 效率网络, 多分支结构