《表4 时域模型特性分析：时域模型对视频行人重识别性能影响的研究》

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《时域模型对视频行人重识别性能影响的研究》

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(4）三种时域建模方法的比较。表4给出了T=4时本文三种行人重识别时域模型的对比。时域池化模型的机制简单而直观，参数量最少。时域注意力模型需额外的网络模型来学习注意力权重，故网络结构最复杂且参数量最多。隐藏状态个数为512时的循环神经网络参数量较少，能够自动学习模型参数。