Trots de senaste försöken att lösa personens återidentifieringsproblem, är det fortfarande en utmanande uppgift eftersom en persons utseende kan variera avsevärt när stora variationer i siktvinkel, mänsklig pose och belysning är inblandade. Konceptet uppmärksamhet är en av de mest intressanta senaste arkitektoniska innovationer i neurala nätverk. Inspirerad av detta föreslår vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt baserat på att använda en gradientbaserad uppmärksamhetsmekanism i djupa konvolutions neurala nätverk för att lösa problemet med personens omidentifiering. Vår modell lär sig att fokusera selektivt på delar av indatabilden som nätverkens utdata är känsligast för. Omfattande jämförande utvärderingar visar att den föreslagna metoden överträffar state-of-the-art metoder, inklusive både traditionella och djupa neurala nätverk-baserade metoder på utmanande CUHK01 och CUHK03 dataset.
Rahimpour m.fl. REF introducerar en gradientbaserad visuell uppmärksamhetsmodell, som lär sig att fokusera selektivt på delar av indatabilden för vilka nätverkens utdata är känsligast.
Person re-identification using visual attention
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}