Uppskattning av etiketter är en viktig komponent i ett system för omidentifiering av personer utan tillsyn (re-ID). Detta dokument fokuserar på cross-camera etikettuppskattning, som sedan kan användas i funktionsinlärning för att lära sig robusta re-ID-modeller. Specifikt föreslår vi att man konstruerar en graf för prover i varje kamera, och sedan införs diagrammatchningsschema för cross-camera märkning association. Etiketter direkt från befintliga graf matchningsmetoder kan vara bullriga och felaktiga på grund av betydande tvärkameravariationer, men detta papper föreslår en dynamisk graf matchning (DGM) metod. DGM uppdaterar iterativt bildgrafen och etikettuppskattningsprocessen genom att lära sig ett bättre funktionsutrymme med mellanliggande uppskattade etiketter. DGM är fördelaktigt i två avseenden: 1) noggrannheten hos de uppskattade etiketterna förbättras avsevärt med iterationer; 2) DGM är robust till bullriga grundläggande utbildningsdata. Omfattande experiment som utförts på tre referensvärden, inklusive de storskaliga MARS-dataseten, visar att DGM ger konkurrenskraftiga resultat till fullt övervakade referensvärden och överträffar konkurrerande oövervakade inlärningsmetoder. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
- Ja, det är jag. REF föreslår en dynamisk grafmatchningsmetod för att bryta de tvärkamera etiketterna för iterativt lärande en discriminativ distans metrisk modell.
Dynamic Label Graph Matching for Unsupervised Video Re-identification
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}