Omdirigering av personer med korsmodalitet mellan de termiska och synliga domänerna är oerhört viktigt för övervakningstillämpningar nattetid. Befintliga verk i denna fil främst fokusera på att lära Sharable funktioner representationer för att hantera skillnader mellan olika transportsätt. Förutom den skillnad i intermodalitet som orsakas av olika kameraspektrum, lider den synliga värmepersonsåteridentifieringen också av stora variationer i intermodalitet och intramodalitet som orsakas av olika kameravyer och mänskliga poser. I detta dokument föreslår vi ett dubbelriktat nätverk med en ny dubbelriktad dubbelriktad dubbelriktad förlust i toppklass för att lära sig diskriminativa inslagsrepresentationer. Det är fördelaktigt i två aspekter: 1) end-to-end-funktionen lärande direkt från data utan extra metrisk inlärning steg, 2) det samtidigt hanterar korsmodalitet och intramodalitet variationer för att säkerställa discriminibilitet av de inlärda representationerna. Samtidigt införlivas identitetsförlust ytterligare för att modellera den identitetsspecifika informationen för att hantera stora variationer inom klassen. Omfattande experiment på två datauppsättningar visar den överlägsna prestandan jämfört med toppmoderna.
Referensreferensreferensdokumentet föreslog ett tvåvägsnätverk som kombinerar identitetsförlusten och en ny dubbelriktad dubbelriktad dubbelriktad förlust för att lära sig särskiljande representationer av synliga domäner och infraröda domäner, och det föreslagna dubbelriktade nätverket med en ny förlust begränsade skillnaderna mellan intermodalitet och intramodalitet samtidigt och minskade skillnaderna mellan olika transportsätt på ett effektivt sätt.
Visible Thermal Person Re-Identification via Dual-Constrained Top-Ranking
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}