Abstrakt. Vi föreslår ett nytt nätverk som lär sig en delvis anpassad representation för omidentifiering av personer. Den hanterar problemet med feljustering av kroppsdelen, dvs. kroppsdelar är feljusterade över mänskliga upptäckter på grund av pose/viewpoint-förändring och otillförlitlig upptäckt. Vår modell består av ett två-stream nätverk (en ström för utseende karta extraktion och den andra för kaross del karta extraktion) och ett bilinear-pooling skikt som genererar och rumsligt poolar en partalig karta. Varje lokal egenskap hos den deljusterade kartan erhålls genom en tvåradig kartläggning av motsvarande lokala utseende och kroppsdelsdeskriptorer. Vår nya representation leder till en robust bildmatchning, vilket motsvarar en aggregation av de lokala likheterna mellan de motsvarande kroppsdelarna i kombination med det viktade utseendet. Denna partiella representation minskar problemet med feljustering avsevärt. Vårt tillvägagångssätt är också fördelaktigt jämfört med andra pose-styrda representationer (t.ex. att extrahera representationer över den avgränsande rutan för varje kroppsdel) genom att lära del deskriptorer optimalt för person om-identifiering. För att utbilda nätverket, kräver vårt tillvägagångssätt ingen del annotering på personen om-identifiering dataset. Istället initierar vi helt enkelt delen underström med hjälp av ett förskolat undernätverk av ett befintligt pose estimeringsnät, och utbildar hela nätverket för att minimera återidentifieringsförlusten. Vi bekräftar effektiviteten i vår strategi genom att visa sin överlägsenhet över de senaste metoderna på standardriktmärkets datauppsättningar, inklusive Market-1501, CUHK03, CUHK01 och DukeMTMC, och standardvideodatauppsättning MARS.
Till exempel Suh et al. REF använde en två-stream ram med ett utseende och en pose stream, som kombinerades med hjälp av bilinear pooling för att få en part-aligned representation.
Part-Aligned Bilinear Representations for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}