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行人屬性識別易受視角、尺度和光照等非理想自然條件變化的影響，且某些細粒度屬性識別難度較大。為此，提出一種多級注意力跳躍連接網絡 MLASC-Net。在網絡中間層，利用敏感注意力模塊在通道及空間維度上對原特征向量進行篩選加權，設計多級跳躍連接結構來融合所提取的顯著性特征。在網絡頂層，改進多尺度金字塔池化以融合局部特征和全局特征。在網絡輸岀層，結合驗證損失算法自適應更新損失層，加速模型的收斂并提高精度。在PETA和RAP數據集上的實驗結果表明， MLASC-Net的識別準確率相較原基準網絡分別提高約362和6.54個百分點，其在識別效果和模型收斂速度上有明顯優勢，同時在非理想自然條件下具有良好的泛化能力，可有效提高網絡對細粒度屬性的魯棒性。
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