Abstract-Person re-identifikation (re-ID) är en uppgift att matcha fotgängare under separata kameravyer. För att känna igen parade ögonblicksbilder måste den klara av stora tvärvyvariationer som orsakas av kameravyskiftet. Övervakade djupa neurala nätverk är effektiva för att producera en uppsättning icke-linjära projektioner som kan omvandla cross-view bilder till en gemensam funktion utrymme. De inför dock vanligtvis en symmetrisk arkitektur, vilket ger nätverket dåligt rustat för dess optimering. I detta dokument lär vi oss view-invariant subspace för person re-ID, och dess motsvarande likhetsmått med hjälp av en kontradiktorisk synanpassningsmetod. Det viktigaste bidraget är att lära sig kopplade asymmetriska kartläggningar när det gäller synegenskaper som är kontradiktoriskt utbildade för att ta itu med synskillnaderna genom att optimera det tvärentropiska synförvirringsmålet. För att bestämma likhetsvärdet, nätverket är bemyndigad med en likhet diskriminator för att främja funktioner som är mycket diskriminerande när det gäller att särskilja positiva och negativa par. I det andra bidraget ingår en adaptiv vägning av de svåraste proven för att ta itu med obalansen mellan par inom och mellan identiteter. Vårt tillvägagångssätt ger märkbart bättre resultat jämfört med toppmoderna referensdata.
Dessutom har REF lärt sig vy-invariant subspace för person REID, och dess motsvarande likhetsmått med hjälp av en kontradiktorisk synanpassningsmetod.
Cross-Entropy Adversarial View Adaptation for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}