ABSTRACT Person re-identification (re-ID) har ökat i popularitet i forskarsamhället på grund av dess många tillämpningar och växande betydelse i övervakningsindustrin. Nya metoder använder ofta partiella funktioner för person om-ID och erbjuder finkornig information som är till nytta för personhämtning. I det här dokumentet fokuserar vi på att lära oss förbättrade partiella diskriminativa funktioner med hjälp av en djup konvolutionell neural arkitektur, som innehåller en pyramid spatial pooling modul för effektiv personfunktion representation. Dessutom föreslår vi ett multi-task convolutional nätverk som lär sig både personliga attribut och identiteter i en end-to-end ram. Vår strategi innehåller partiella funktioner och globala funktioner för identitet och attribut förutsägelse, respektive. Experiment på flera storskaliga person re-ID-riktmärke data uppsättningar visar exaktheten i vår strategi. Till exempel rapporterar vi rank-1 noggrannheter på 85,37 % (+3,47 %) och 92,81 % (+0,51 %) på datauppsättningarna DukeMTMC re-ID respektive Market-1501. Den föreslagna metoden visar på uppmuntrande förbättringar jämfört med de senaste metoderna. INDEX TERMS Attribut erkännande, konvolutionella neurala nätverk (CNN), djupt lärande, person omidentifiering.
En pyramid spatial pooling modul för effektiv person funktion representation används för att lära sig partiella diskriminerande funktioner med hjälp av en djup CNN i REF.
Deep Multi-Task Network for Learning Person Identity and Attributes
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}