Personåteridentifiering syftar till att hitta en person av intresse i ett bildgalleri genom att jämföra sondbilden av denna person med alla galleribilder. Det är i allmänhet behandlas som ett hämtningsproblem, där affiniteterna mellan sonden bild och galleri bilder (P2G affinities) används för att rangordna de hämtade galleri bilder. Men de flesta befintliga metoder endast överväga P2G affinitet men ignorera affiniteterna mellan alla galleri bilder (G2G affinitet). Vissa ramar införlivade G2G affiniteter i testprocessen, som inte är end-to-end trainingable för djupa neurala nätverk. I den här artikeln föreslår vi ett nytt nätverk för gruppsuffling av slumpmässiga promenader för att fullt ut utnyttja affinitetsinformationen mellan galleribilder i både tränings- och testprocesser. Den föreslagna metoden syftar till att end-to-end förfina P2G affinitet baserat på G2G affinitet information med en enkel men effektiv matris drift, som kan integreras i djupa neurala nätverk. Feature gruppering och grupp shuffle föreslås också att tillämpa rik övervakning för att lära sig bättre personliga funktioner. Det föreslagna tillvägagångssättet överträffar de senaste metoderna på marknaden-1501, CUHK03 och DukeMTMC-data med stora marginaler, vilket visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
På samma sätt integrerar Ref slumpmässig gångmetod i end-to-end-inlärning för att ta itu med problemet med omidentifiering av personer.
Deep Group-Shuffling Random Walk for Person Re-identification
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}