Personåteridentifiering (reID) är en viktig uppgift som kräver att man hämtar en persons bilder från en bilduppsättning, med tanke på en bild av personen av intresse. För att lära sig robusta personfunktioner, är pose variation av personbilder en av de viktigaste utmaningarna. Befintliga arbeten som är inriktade på problemet utför antingen mänsklig anpassning eller lär sig mänskliga regionala representationer. Extra pose information och beräkningskostnader krävs i allmänhet för slutsatsen. För att lösa detta problem föreslås en Feature Destilling Generative Adversarial Network (FD-GAN) för att lära sig identitetsrelaterade och pose-orelaterade representationer. Det är ett nytt ramverk baserat på en siamesisk struktur med flera nya discriminatorer på mänskliga poser och identiteter. Förutom discriminators, en ny samma-pose förlust är också integrerad, vilket kräver utseende av en samma persons genererade bilder för att vara liknande. Efter lärande pose-orelaterade person funktioner med pose vägledning, ingen extra pose information och ytterligare beräkningskostnader krävs under testning. Vår föreslagna FD-Gan uppnår toppmoderna prestanda på tre personreID-datauppsättningar, vilket visar att effektiviteten och robusta egenskaper destillering kapacitet av den föreslagna FD-Gan. Om det inte finns någon anledning att tro att det inte finns någon anledning att tro att det inte finns någon anledning att tro att det inte finns någon anledning att tro att det inte finns någon anledning till det.
Ge och al. REF föreslog FD-GAN för att lära sig identitetsrelaterade men inte relaterade funktioner i ReID-uppgiften.
FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}