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行人屬性識(shí)別易受視角、尺度和光照等非理想自然條件變化的影響，且某些細(xì)粒度屬性識(shí)別難度較大。為此，提出一種多級(jí)注意力跳躍連接網(wǎng)絡(luò) MLASC-Net。在網(wǎng)絡(luò)中間層，利用敏感注意力模塊在通道及空間維度上對(duì)原特征向量進(jìn)行篩選加權(quán)，設(shè)計(jì)多級(jí)跳躍連接結(jié)構(gòu)來(lái)融合所提取的顯著性特征。在網(wǎng)絡(luò)頂層，改進(jìn)多尺度金字塔池化以融合局部特征和全局特征。在網(wǎng)絡(luò)輸岀層，結(jié)合驗(yàn)證損失算法自適應(yīng)更新?lián)p失層，加速模型的收斂并提高精度。在PETA和RAP數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， MLASC-Net的識(shí)別準(zhǔn)確率相較原基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)分別提高約362和6.54個(gè)百分點(diǎn)，其在識(shí)別效果和模型收斂速度上有明顯優(yōu)勢(shì)，同時(shí)在非理想自然條件下具有良好的泛化能力，可有效提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)細(xì)粒度屬性的魯棒性。
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