Partiell personåteridentifiering (ReID) är en utmanande uppgift eftersom endast partiell information om personbilder finns tillgänglig för matchande målpersoner. Få studier, särskilt om djupinlärning, har fokuserat på att matcha partiella personbilder med holistiska personbilder. Denna studie presenterar en ny djup partiell ReID-ram baserad på pairwise rumsliga transformatornätverk (STNReID), som kan tränas på befintliga holistiska persondatauppsättningar. STNReID innehåller en rumslig transformatornätverksmodul (STN) och en ReID-modul. STN-modulen tar en konfiderad bild (en semantiskt motsvarande patch) från den holistiska bilden för att matcha den partiella bilden. ReID-modulen extraherar funktionerna i de holistiska, partiella och bestyrkta bilderna. Tävling (eller konfrontation) observeras mellan STN-modulen och ReID-modulen, och tvåstegsutbildning tillämpas för att förvärva en stark STNReID för partiell ReID. Experimentella resultat visar att vår STNReID får 66,7% respektive 54,6% rank-1 noggrannheter på partiella ReID respektive partiella iLIDS datauppsättningar. Dessa värden är i nivå med dem som erhålls med de senaste metoderna.
Luo m.fl. REF använder en rumslig transform modul för att omvandla den holistiska bilden för att anpassa sig till de partiella, sedan beräkna avståndet för de justerade paren.
STNReID : Deep Convolutional Networks with Pairwise Spatial Transformer Networks for Partial Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}