《表8 在Market-1501数据集上的计算速度对比》

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《基于多尺度注意力机制的多分支行人重识别算法》

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本文方法与Mobilenet＿v2[30]、HA-CNN[11]、MLFN[24]等主流方法进行了对比。为保证实验对比的公平性，本研究在相同硬件环境下测试了各方法训练运行一个批次（10张图像）所消耗的时间。从表8中可以看出，本文方法与一些轻量级模型如Mobilenet＿v2等在实时性方面仍有一定的差距，但其精度表现较好，与MGN[6]等方法的计算效率相仿。同时需要说明的是，本文所设计的注意力模块可以在增加较少参数的情况下，提高网络学习能力，其增加的参数量相较于整体网络来说是较小的，运行速度相对慢些的主要原因仍然是基础网络结构相对复杂。