《表6 Duke MTMC-re ID上与主流算法评价指标比较》

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《基于全局特征拼接的行人重识别算法研究》

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表5中相同的比较模型在Duke MTMC-re ID数据集中再次比较，如表6所示。同样，本文所提模型均比主流模型有显著的提高，Rank-1达到了88.8%，m AP达到了78.5%。HSP是目前较为新颖的方法，它通过引入语义分割来提取局部特征，但是仅语义分割模型计算量就超过行人重识别模型，本文模型与其相比，Rank-1、m AP分别提升了2.8%、5.2%。