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检索条件"主题词=Spatial-Frequency Fusion Module"

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详细简洁

排序：

Visible-Infrared Person Re-identification Based on Deep-Shallow spatial-frequency Feature fusion 24

Visible-Infrared Person Re-identification Based on Deep-Shal...

引用

1st International Conference on Image Processing Machine Learning and Pattern Recognition

作者： Chen, Yumin Che, Jin Yang, Yingying Ningxia Univ Ningxia Key Lab Intelligent Sensing Desert Inform Sch Elect & Elect Engn Yinchuan Ningxia Peoples R China

ISBN: (纸本)9798400707032

Visible-Infrared Person Re-identification (VI-ReID) is a challenging task of cross-modality person retrieval. Traditional approaches, hindered by significant inter-modality variations, have predominantly targeted the extraction of shared features in the network's final output layer, often overlooking the valuable shallow-level information. To counter this, the paper introduces a novel framework for VI-ReID, the Deep-Shallow spatial-frequency Feature fusion (DSSF3), which prioritizes the integration of rich, multi-level features. Primarily, the Four-Stream Feature Extraction network (FSFE) is expertly crafted to bridge the gap between visible and infrared images, bolstering the network's fine-grained semantic feature extraction via strategic data augmentation. Concurrently, this paper proposes the spatial-frequency fusion module (SFFM), which adeptly captures critical spatial and frequency domain details that are commonly neglected during training. The results on two public datasets demonstrate a significant improvement of the proposed method.

关键词： Computer vision Visible-infrared person re-identification Four-Stream Feature Extraction spatial-frequency fusion module

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