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The owner of this website (sz9978.com) has banned your access based on your browser's signature (a411-ua98).　　针对小尺寸目标的检测，利用了面向不同目标尺寸级别的多分支网络结构，充分发挥感兴趣区域的上下文信息提升网络特征提取的能力，同时在目标定位的问题中采用交叉熵正则约束来优化边框定位准确度。
在行人检测技术方面，提出了基于目标尺寸分级的级联检测网络，并基于动态投票和循环推断的边界框定位策略，重点解决行人检测问题中存在的目标尺寸浮动大语义特征差异大遮挡形变且定位不准等问题。
　　然而，实际场景中遮挡光照拍摄角度拍摄距离人物姿态等因素的变化，以及摄像头设备的不同，对行人检测和行人再识别的准确性会提出极大挑战。
在行人再识别方面，提出了基于局部细粒度信息和全局粗粒度信息相结合的识别网络，并引入了不同摄像头下特征表达一致性的约束，用于多摄像头下的行人再识别任务。
　　具体解决方案上，华先胜领导的机器视觉团队采用了以下几项技术创新：
网络结构设计上，利用超分辨模块和特定的人头上半身和下半身注意力网络和识别网络来得到更清晰的局部细节特征，解决行人全局特征中存在的尺寸影响大清晰度低等问题，引入全局特征和局部特征的动态融合机制解决局部遮挡问题。同时，采用距离正则约束来提高跨摄像头下行人表征的一致性。
这并非简单的人脸识别。阿里巴巴副院长华先胜说，在实际的城市场景下，大多数摄像头拍摄到的图像看不清人脸，但通过行人的整体和局部特征则可实现人员的识别。404 Not Found
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