Vision-baserad person om-identifiering syftar till att matcha en persons identitet över flera bilder, vilket är en grundläggande uppgift i multimedia innehållsanalys och hämtning. Djupa neurala nätverk har nyligen visat stor potential i denna uppgift. En stor flaskhals av befintliga övervakade djupa nätverk är deras beroende av en stor mängd kommenterade utbildningsdata. Manuell märkning av personidentiteter i storskaliga övervakningskamerasystem är ganska utmanande och medför betydande kostnader. Några nyligen genomförda studier antar generativa modellutgångar som utbildning data förstärkning. För att mer effektivt använda dessa syntetiska data för en förbättrad funktionsinlärning och omidentifiering prestanda, föreslår detta dokument en ny funktion affinitet-baserad pseudo märkning metod med två möjliga etikettkodningar. Såvitt vi vet är detta den första studien som använder pseudo-märkning genom att mäta affiniteten hos omärkta prover med de underliggande klustren av märkta dataprover med hjälp av mellanfunktionsrepresentationer från djupa nätverk. Vi föreslår utbildning nätverket med gemensam övervakning av crossentropy förlust tillsammans med en center legalisering term, som inte bara säkerställer diskriminerande funktion representation lärande men också samtidigt förutsäga pseudo-märkningar för omärkta data. Vi visar att både etikettkodningar kan läras på ett enhetligt sätt och bidra till att förbättra den övergripande prestandan. Våra omfattande experiment på tre personer omidentifiering dataset: Market-1501, DukeMTMC-reID, och CUHK03, visar betydande prestanda uppsving över den senaste person om-identifikation metoder.
Datamärkning är också tidskrävande för videobaserad ReID, och Feature Afffinity-baserad Pseudo Labeling (FAPL) metod REF använder pseudo-märkning genom att mäta affiniteten hos omärkta prover med de underliggande kluster av märkta dataprover med hjälp av de mellanliggande egenskaperna hos djupa neurala nätverk.
Feature Affinity-Based Pseudo Labeling for Semi-Supervised Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}