行人重识别最优
通过分组高阶特征学习，不需要关键点检测或特征分割即可优雅地解决行人部位错位问题。
Wang, Pingyu · 苏菲 · 赵志诚 · 赵衍运 · Boulgouris, Nikolaos V.
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2025
通过分组高阶池化直接学习部位对齐的特征，省去了关键点检测的额外标注和计算。
注意力高阶池化专注于前景，抑制背景干扰，提升跨场景识别的稳定性。
在多个标准数据集上超越现有方法，可直接用于实际部署。