Abstract-Learning diskriminerande representationer för osynliga person bilder är avgörande för person Re-Identification (ReID). De flesta av dagens metoder lär sig djupa representationer i klassificeringsuppgifter, vilket i huvudsak minimerar den empiriska klassificeringsrisken på utbildningssetet. Som framgår av våra experiment fokuserar sådana framställningar vanligen på flera kroppsdelar som är diskriminerande mot träningssetet, snarare än hela människokroppen. Inspirerade av den strukturella riskminimeringsprincipen i SVM reviderar vi det traditionella inlärningsförfarandet för djuprepresentation för att minimera både den empiriska klassificeringsrisken och risken för representationsinlärning. Representationslärarrisken utvärderas av den föreslagna delförlusten, som automatiskt genererar flera delar för en bild, och beräknar personens klassificeringsförlust på varje del separat. Jämfört med traditionell global klassificering förlust, samtidigt med tanke på flera delar förlust driver det djupa nätverket för att fokusera på hela människokroppen och lära sig diskriminerande representationer för olika delar. Experimentella resultat på tre datauppsättningar, dvs. Market1501, CUHK03, VIPeR, visar att vår representation överträffar de befintliga djupa representationerna.
En del förlust föreslås i REF, som automatiskt detekterar mänskliga kroppsdelar och beräknar personens klassificering förlust på varje del separat.
Deep Representation Learning with Part Loss for Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}