ABSTRACT Videobaserad personre-identifikation (Re-ID) återstår att vara en lovande men utmanande datorseende uppgift, som lider av brist på diskriminerande funktioner som bättre aggregerar både rumslig och tidsmässig information. I detta dokument föreslår vi en gemensam uppmärksam rumslig-temporal funktion aggregering nätverk (JAFN) för video-baserad person Re-ID, samtidigt lära sig kvalitet-och ram-medveten modell för att få uppmärksamhet-baserad rumslig-temporal funktion aggregering. Specifikt använder vi CNN för att lära sig de rumsliga funktionerna, samtidigt som vi introducerar LSTM för att separat lära sig temporalfunktionerna. För funktionen aggregering, introducerar vi två uppmärksamhetsmekanismer för att generera kvalitet och ram signifikans poäng, där kvalitet poäng mäter kvaliteten på bilderna för uppmärksam rumslig funktion aggregering, och ramen poäng mäter betydelsen av de bildramar som bidrar till den timliga funktionen. Sedan använder vi set-pooling för både den kvalitetsmedvetna rumsliga funktionen och den ram-medvetna temporal funktionen aggregering baserat på uppmärksam poäng. Resterande inlärning introduceras också för att spela mellan LSTM och CNN för adaptiv rumslig-temporal funktion fusion. Dessutom antar vi databalansen för att lindra de data disproportioner som finns i datauppsättningar av den videobaserade Re-ID. De omfattande experimentella resultaten av datauppsättningarna PID2011, i-LIDS-VID och MARS visar hur effektivt det föreslagna JAFN är. Dessutom visar jämförelseresultat som utförs på olika moduler och funktioner i JAFN att vår strategi är av gynnsam generalisering förmåga att uppmärksamt samla både rumsliga och temporala funktioner.
De ad-dress detta problem i REF med en gemensam uppmärksam rumslig-temporal funktion aggregering nätverk (JAFN), som samtidigt lär sig kvalitet-och ram-medveten modell för att få uppmärksamhet-baserad rumslig-temporal funktion aggregering.
Joint Attentive Spatial-Temporal Feature Aggregation for Video-Based Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}