《表8 在SYSU-MM01数据集上对比最新方法》

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《基于红外和可见光模态的随机融合特征金子塔行人重识别》

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最近几年，Res Net-50和SVDnet常被作为行人重识别的标准对比框架。本文将提出的FPRnet基于SYSU-MM01数据集与One-stream、Two-stream、Zero-padding、BCTR、BDTR、Cm GAN、Res Net-50以及SVDnet模型进行了比较，如表8和图4所示。其中，BCTR和BDTR是dual-path的改进版本，具体细节见文献[6]。本文从识别精度（如图5所示）和收敛速度（如图6所示）两方面对比。通过将FPRnet与SRCNN结合，来提升实验效果，作为最终训练框架。此外，将re Ranking微调策略运用到FPRnet上，作为补充实验。