Även om metrisk inlärning är viktig för personåteridentifiering (RE-ID), ett betydande problem i visuell övervakning för cross-view fotgängarmatchning, befintliga metriska modeller för RE-ID bygger främst på övervakad inlärning som kräver mängder av märkta prover i alla par av kameravyer för utbildning. Detta begränsar dock deras skalbarhet till realistiska tillämpningar, där en stor mängd data över flera separata kameravyer är tillgänglig men inte märkt. För att lösa problemet föreslår vi oövervakad asymmetrisk metriska inlärning för oövervakad RE-ID. Vår modell syftar till att lära sig en asymmetrisk metriska, dvs specifik projektion för varje vy, baserad på asymmetrisk klusterering på korsvisa personbilder. Vår modell finner ett delat utrymme där vyspecifika fördomar lindras och därmed bättre matchande prestanda kan uppnås. Omfattande experiment har utförts på en baslinje och fem storskaliga RE-ID-datauppsättningar för att visa den föreslagna modellens effektivitet. Genom jämförelsen visar vi att vår modell fungerar mycket bättre för oövervakade RE-ID jämfört med klassiska oövervakade metriska inlärningsmodeller. Vi jämför också med befintliga oövervakade RE-ID-metoder, och vår modell överträffar dem med anmärkningsvärda marginaler. I synnerhet rapporterar vi resultaten om storskaliga omärkta RE-ID-data, vilket är viktigt men tyvärr inte så viktigt i litteraturen.
I REF används K-means klustring för att lära sig en oövervakad asymmetrisk metriska.
Cross-View Asymmetric Metric Learning for Unsupervised Person 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']}