Video-baserad person om-identifiering matchar videoklipp av människor över icke-överlappande kameror. De flesta befintliga metoder hanterar detta problem genom att koda varje videoram i sin helhet och datorisera en aggregerad representation över alla ramar. I praktiken är människor ofta delvis ocluded, som kan korrumpera de extraherade funktionerna. Istället föreslår vi en ny spatiotemporär uppmärksamhetsmodell som automatiskt upptäcker en mängd olika distinkta kroppsdelar. Detta gör det möjligt att extrahera användbar information från alla ramar utan att duka under för ocklusioner och avvikelser. Nätverket lär sig flera rumsliga uppmärksamhetsmodeller och använder en variationsregleringsterm för att säkerställa att flera modeller inte upptäcker samma kroppsdel. Funktioner som utvinns från lokala bildregioner organiseras med hjälp av rumslig uppmärksamhetsmodell och kombineras med tidsuppmärksamhet. Som ett resultat av detta lär sig nätverket latenta representationer av ansikte, bål och andra kroppsdelar med hjälp av de bästa tillgängliga bildplåstren från hela videosekvensen. Omfattande utvärderingar av tre datauppsättningar visar att vårt ramverk överträffar de senaste metoderna med stora marginaler på flera mätvärden.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog ett uppmärksamhetsnätverk som automatiskt upptäckte en mängd olika diskriminativa kroppsdelar.
Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-Based Person Re-identification
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}