Djupinlärningsmetoder har börjat dominera utvecklingen av videobaserad personåteridentifiering (re-id). Befintliga metoder tar dock främst hänsyn till övervakad inlärning, vilket kräver omfattande manuella insatser för att märka korsvisa parvisa data. Därför saknar de allvarligt skalbarhet och praktiskhet i verkliga videoövervakningsprogram. I detta arbete, för att ta itu med video person re-id uppgiften, vi utforma en ny Deep Association Learning (DAL) system, den första end-to-end djupe learning metod med ingen av identitetsetiketterna i modell initialisering och utbildning. DAL lär sig en djup re-id matchningsmodell genom att gemensamt optimera två marginalbaserade associationsförluster i end-to-end sätt, vilket effektivt begränsar associeringen av varje ram till den bäst matchade intra-camera representation och tvärkamera representation. Befintliga standard CNN kan enkelt användas inom vårt DAL-system. Experimentella resultat visar att våra föreslagna DAL betydligt överträffar nuvarande toppmoderna oövervakade video person re-id metoder på tre riktmärken: PRID 2011, iLIDS-VID och MARS.
Grannskapet-invariance liknar djup föreningsinlärning (DAL) REF.
Deep Association Learning for Unsupervised Video Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}