Befintliga metoder för återidentifiering (re-id) beror till största delen enbart på lokal eller global karaktärsrepresentation. Detta bortser från deras gemensamma fördelar och ömsesidiga kompletterande effekter. I detta arbete visar vi fördelarna med att gemensamt lära sig lokala och globala funktioner i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) genom att försöka upptäcka korrelerade lokala och globala funktioner i olika sammanhang. Speciellt formulerar vi en metod för gemensamt lärande av lokala och globala funktionsförluster som är utformade för att optimera personens re-id vid användning av endast generiska matchningsmått såsom L2-avståndet. Vi designar en ny CNN-arkitektur för Jointly Learning Multi-Loss (JLML) av lokal och global discriminativ funktionsoptimering ämne samtidigt med samma re-id märkt information. Omfattande jämförande utvärderingar visar fördelarna med denna nya JLML-modell för personer som åter-id över ett brett spektrum av state-of-the-art re-id metoder på fem riktmärken (VIPeR, GRID, CUHK01, CUHK03, Market-1501).
Baserat på ett L2-avstånd formulerar REF en metod för gemensamt lärande av lokala och globala urvalsförluster särskilt utformade person Re-ID.
Person Re-Identification by Deep Joint Learning of Multi-Loss Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}