《表5 Market1501测试集上测试时间》

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《基于特征拼接的行人重识别》

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目前研究者普遍使用全局池化后的2048维特征对算法进行运行时间测试。本文在测试时使用3个分支及辅助分类器各自提取512维特征，并将其拼接在一起，最后得到2048维特征。分支1使用瓶颈层中第一个全连接层后的512维特征，分支2和3均使用瓶颈层中卷积后的512维特征，辅助分类器也是使用瓶颈层中第一全连接层后的512维特征。表5列出了最基础的模型Resnet50、本文模型和PCB+RPP[11]在Market1501测试集上运行时所花费的时间，Market1501测试集有750类行人，包含19732张图像。在Market1501测试集上，本文模型相比基础模型Resnet50慢了27s，但是Rank1提高了8%；本文模型比PCB+RPP[11]快了6s，Rank1也提高了1.4%。