Abstrakt. Personåteridentifiering är en viktig uppgift som kräver att man lär sig diskriminerande visuella funktioner för att särskilja olika personidentiteter. Diverse extra information har använts för att förbättra den visuella funktionen lärande. I det här dokumentet föreslår vi att man utnyttjar beskrivningen av naturligt språk som ytterligare handledningar för effektiva visuella funktioner. Jämfört med annan hjälpinformation kan språket beskriva en specifik person från mer kompakta och semantiska visuella aspekter, vilket kompletterar bilddata på pixelnivå. Vår metod lär sig inte bara bättre global visuell funktion med övervakning av den övergripande beskrivningen utan upprätthåller också semantiska konsistenser mellan lokala visuella och språkliga egenskaper, vilket uppnås genom att bygga globala och lokala bildspråksföreningar. Den globala bildspråksföreningen upprättas enligt identitetsetiketterna, medan den lokala föreningen bygger på den implicita korrespondensen mellan bildregioner och substantivfraser. Omfattande experiment visar hur effektivt det är att använda språket som utbildningstillsyn med de två associeringsprogrammen. Vår metod uppnår state-of-the-art prestanda utan att använda någon extra information under testning och visar bättre prestanda än andra gemensamma inbäddningsmetoder för bild-språk föreningen.
Chen och Al. REF använde identitetstaggar för att lära sig förhållandet mellan globala bilder och språk, och använde lokala bildregioner och substantivfraser för att skapa lokala relationer.
Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}