日前，工学院2018级硕士研究生沈飞，以第一作者身份在物联网领域顶级国际学术会议IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL（影响因子11.7）上发表题为“An Efficient Multi-Resolution Network for Vehicle Re-identification”的学术论文。该项工作的指导老师为我院的曾焕强教授和朱建清教授。

该文章提出了一种有效的车辆再识别多分辨率网络(EMRN)。首先，EMRN在传统骨干网(ResNet-50)后嵌入新设计的多分辨率特征维统一模块(MR-FDUM)。因此，整个模型可以从不同分辨率的图像中提取固定维数的特征，从而可以用一个固定维数参数的损失函数进行训练，而不必训练多个模型。其次，设计了一种多分辨率图像随机喂食策略来训练EMRN，使训练过程中的每一个小批数据都具有随机分辨率。因此，EMRN可以通过单一的深度网络隐式学习协作多分辨率特征。在veril776、VehicleID和VRIC三个大数据集上的实验表明，EMRN优于目前最先进的车辆再识别方法。

该研究得到国家自然科学基金和华侨大学研究生创新基金的资助，该论文第一作者沈飞目前于南京理工大学攻读博士学位。