Även om prestandan hos personen Re-Identification (ReID) har ökat avsevärt, har många utmanande frågor i verkliga scenarier inte undersökts fullt ut, t.ex. komplexa scener och ljusvariationer, synvinkel och posera förändringar, och det stora antalet identiteter i ett kameranätverk. För att underlätta forskningen för att erövra dessa frågor bidrar detta dokument till en ny datauppsättning som heter MSMT17 1 med många viktiga funktioner, t.ex. 1) de råa videorna tas av ett 15-kameranätverk som används i både inomhus- och utomhusscener, 2) videorna täcker en lång tid och nuvarande komplexa ljusvariationer, och 3) den innehåller för närvarande det största antalet kommenterade identiteter, dvs. 4,101 identiteter och 126,441 avgränsande lådor. Vi observerar också att det ofta finns domängap mellan dataset, vilket i grund och botten orsakar allvarliga prestandafall vid träning och testning på olika dataset. Detta leder till att tillgängliga utbildningsdata inte på ett effektivt sätt kan utnyttjas för nya testningsområden. För att minska de dyra kostnaderna för att kommentera nya träningsprover föreslår vi en personöverföring Generative Adversarial Network (PTGAN) för att överbrygga domänklyftan. Omfattande experiment visar att domänklyftan skulle kunna minskas avsevärt av PTGAN.
PTGAN REF föreslår en personöverföring Generative Adversarial Network (PTGAN) för att överbrygga domänklyftan mellan olika datauppsättningar som minskar de dyra kostnaderna för att kommentera nya utbildningsprover.
Person Transfer GAN to Bridge Domain Gap for 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']}