注意力机制主要是为了学习一种高效的车辆再识别任务特征嵌入方法,通过训练深度学习网络可以获得我们需要的感兴趣区域。可以发现,大多数基于注意力的的英语翻译

注意力机制主要是为了学习一种高效的车辆再识别任务特征嵌入方法,通过训练

注意力机制主要是为了学习一种高效的车辆再识别任务特征嵌入方法,通过训练深度学习网络可以获得我们需要的感兴趣区域。可以发现,大多数基于注意力的模型都将关注点集中在部分区域上,当车辆图像背景过于复杂的时候将会引起较差的结果。
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The main focus mechanism is an efficient vehicle for learning another feature recognition tasks embedding method, the region of interest can be obtained through the training we need depth learning network. <br><br>Can be found, most of the attention-based model will focus concentrated on the part of the region, when a vehicle when the image background is too complex will cause poor results.
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The main purpose of the attention mechanism is to learn an efficient method of vehicle re-identification task feature embedding, through training deep learning network to obtain the areas of interest we need.<br><br>It can be found that most attention-based models focus attention on some areas and can lead to poor results when the vehicle image background is too complex.
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The main purpose of attention mechanism is to learn an efficient method of vehicle recognition task feature embedding. Through training deep learning network, we can get the region of interest we need.<br>It can be found that most attention based models focus on some areas, which will lead to poor results when the background of vehicle image is too complex.<br>
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