摘要：行人重识别通常删除特征提取网络中的最后一个空间下采样操作,以增加最后输出特征图的分辨率,保留更多的细粒度特征.然而,这种操作会大幅减小神经网络的感受野,而更大的感受野可以为行人重识别提供更多的上下文信息.同时,在实际的视觉皮层中,相同区域的神经元的感受野是不同的,但当前行人重识别网络的设计大多忽视了这一点.为了解决上述问题,提出一种新颖的自适应感受野网络.网络的设计受启发于生物的视觉系统,通过在多分支网络上设置不同大小的感受野,结合注意力机制让网络自行选择合适的感受野特征,从而实现网络感受野的自适应,并且采用分组卷积使得自适应感受野模块更加轻量级.同时在各个分支利用空洞卷积增大感受野,补偿删除最后下采样操作所减少的网络感受野.在公开的大规模数据集上进行实验,实验结果表明,所提出的算法相比于基线方法有显著的提升,当使用ResNet-50作为特征提取网络时,在DukeMTMC-reID、Market-1501数据集上的Rank-1和mAP分别达到89.2%和76.0%、95.2%和87.2%.与现有方法相比,所提出算法在精度上有明显的提升.