Nyckeln till en effektiv personre-identifikation (Re-ID) är att modellera diskriminativa och syn-invarianta faktorer av personens utseende på både höga och låga semantiska nivåer. Nyligen utvecklade djupa Re-ID-modeller antingen lära sig en holistisk singel semantisk nivå funktion representation och / eller kräver mödosam mänsklig annotering av dessa faktorer som attribut. Vi föreslår Multi-Level Factorization Net (MLFN), en ny nätverksarkitektur som faktoriserar en persons visuella utseende till latenta diskriminerande faktorer på flera semantiska nivåer utan manuell annotering. MLFN består av flera staplade block. Varje block innehåller flera faktormoduler för att modellera latenta faktorer på en specifik nivå, och faktorurvalsmoduler som dynamiskt väljer faktormodulerna för att tolka innehållet i varje indatabild. Utgångarna från faktorurvalsmodulerna ger också en kompakt latent faktordeskriptor som kompletterar de konventionella djupt inlärda funktionerna. MLFN uppnår toppmoderna resultat på tre Re-ID-datauppsättningar samt övertygande resultat på den allmänna objektkategoriseringen CIFAR-100 datauppsättning.
För att extrahera mer diskriminerande funktioner, Chang et al. REF föreslog Multi-Level Factorization Net (MLFN), en ny nätverksarkitektur som faktoriserade en persons visuella utseende till latenta diskriminativa faktorer på flera semantiska nivåer utan manuell annotering.
Multi-level Factorisation Net for Person Re-identification
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}