Abstract-Various handgjorda funktioner och metriska inlärningsmetoder råder inom området personåteridentifiering. Jämfört med dessa metoder, föreslår detta dokument ett mer allmänt sätt som kan lära sig en likhet metriska från bild pixlar direkt. Genom att använda en "siamesisk" djup neurala nätverk, den föreslagna metoden kan gemensamt lära sig färgfunktion, textur funktion och metrisk i en enhetlig ram. Nätverket har en symmetristruktur med två undernätverk som är anslutna av Cosinus funktion. För att hantera de stora variationerna av personbilder används binomial avvikelse för att utvärdera kostnaden mellan likheter och etiketter, som har visat sig vara robust för avvikande. Jämfört med befintliga undersökningar studeras en mer praktisk miljö i experimenten som är utbildning och test på olika dataset (cross dataset person re-identification). Både i "intra dataset" och "cross dataset"-inställningar illustreras den föreslagna metodens överlägsenhet på VIPeR och PRID.
I REF, Dong et al. föreslog en binomial avvikelse förlust genom att använda en binomial avvikelse för att utvärdera kostnaden mellan etiketter och likhet, vilket betonar hårdare par.
Deep Metric Learning for Practical Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}