《表4 Duke MTMC-reID数据集对比实验结果》

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《基于多任务压缩激发网络的行人属性识别》


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DukeMTMC-reID数据集上SE-ResNet-18的各属性实验结果如表3所示,不同模型对比实验结果如表4所示。实验结果表明,SE-ResNet-18相比于ResNet-18基线模型的平均准确率高出1.699%,其中focal loss损失函数版本相比softmax loss损失函数版本对于SE-ResNet-18模型和ResNet-18分别高出0.803%和0.779%。