《表1 ResNet-50与SE-ResNet-50在Market-1501上基于两种距离度量的rank-1精度和mAP》

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《基于去相关高精度分类网络与重排序的行人再识别》

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首先评估引入SE模块对再识别性能的影响，结果如表1所示。从表1可以看出，与原本的ResNet-50网络相比，SE-ResNet-50网络在Market-1501数据集上的两种距离度量下（欧氏距离和XQDA[27]）的首选准确率（rank-1）分别提升了4.45%和3.63%，而mAP则分别提升了7.72%和5.78%。这说明将引入了SE模块构建的强大分类网络应用到行人再识别中显著提高了行人的识别率。