《表1 Market1501和DukeMTMC-reID数据集下不同网络分支的实验结果》

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《基于注意力机制的行人重识别特征提取方法》

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从表1中看出将随机擦出数据增强和注意力机制网络应用到基础的ResNet50深度网络中，精度提高较为明显。其中L1表示随机擦除数据增强，L2表示注意力机制。对于Market1501，通过基础网络ResNet50添加随机擦除数据增强的行人重识别方式精度有一定的提升，而基础网络ResNet50添加注意力机制网络的实验结果也有较大提升，其中Rank1提升4个百分点，mAP提升3个百分点。通过对基础网络ResNet50网络将随机擦除和注意力机制网络同时结合效果提升更为明显，其中Rank1相较基础网络提升6个百分点，mAP提升5个百分点左右。