Videobaserad personidentifiering (Re-ID) syftar till att matcha videosekvenser av fotgängare över icke-överlappande kameror. Det är en praktisk men utmanande uppgift att bädda in rumslig och timlig information om en video i dess funktionsrepresentation. Medan de flesta befintliga metoder lär sig videoegenskaper genom att aggregera imagewise funktioner och utforma uppmärksamhetsmekanismer i Neural Networks, de bara utforska korrelationen mellan ramar på hög nivå funktioner. I detta arbete strävar vi efter att förfina de mellanliggande funktionerna samt högnivåfunktionerna med icke-lokal uppmärksamhetsverksamhet och ge två bidrag. (i) Vi föreslår ett icke-lokalt videouppmärksamhetsnätverk (NVAN) för att införliva videoegenskaper i representationen på flera funktionsnivåer. (ii) Vi introducerar ytterligare ett rumsligt och tidsmässigt effektivt icke-lokalt videouppmärksamhetsnätverk (STE-NVAN) för att minska beräkningskomplexet genom att utforska rumslig och tidsbunden redundans som presenteras i fotgängarvideor. Omfattande experiment visar att vår NVAN överträffar state-of-the-arts med 3,8% i rank-1 noggrannhet på MARS datauppsättning och bekräftar vår STE-NVAN visar ett mycket överlägset beräkningsavtryck jämfört med befintliga metoder. Koderna finns tillgängliga på https: // github.com/jackie840129/STE-NVAN.
På liknande sätt, Liu et al. REF införlivar icke-lokala moduler med ResNet50 som det icke-lokala videouppmärksamhetsnätverket (NVAN), och föreslår en rumsligt och tidsmässigt effektiv variant.
Spatially and Temporally Efficient Non-local Attention Network for Video-based Person Re-Identification
{'venue': 'BMVC2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}