De djupt inlärda fotgängarrepresentationernas överlägsenhet har rapporterats i mycket ny litteratur om personre-identifikation (re-ID). I den här artikeln behandlar vi det mer pragmatiska numret av att lära sig ett djupt drag utan eller bara några få etiketter. Vi föreslår en progressiv oövervakad inlärningsmetod (PUL) för att överföra förtränade djupa representationer till osynliga domäner. Vår metod är enkel att implementera och kan ses som en effektiv baslinje för oövervakad åter-ID-funktionsinlärning. Speciellt, PUL itererar mellan (1) fotgängare kluster och (2) finjustering av den konvolutionella neurala nätverket (CNN) för att förbättra initiering modellen tränas på irrelevant märkta dataset. Eftersom klusterresultaten kan vara mycket bullriga lägger vi till en urvalsoperation mellan klustret och finjusteringen. I början, när modellen är svag, finjusteras CNN på en liten mängd tillförlitliga exempel som lokaliserar nära till kluster centroider i funktionsutrymmet. När modellen blir starkare, i efterföljande iterationer, fler bilder är adaptivt utvalda som CNN träningsprover. Steg för steg förbättras fotgängarkluster och CNN-modellen samtidigt tills algoritmkonvergens. Denna process är naturligt formulerad som självupptagen inlärning. Vi pekar sedan på lovande riktlinjer som kan leda till ytterligare förbättringar. Omfattande experiment på tre storskaliga re-ID dataset visar att PUL outputs diskriminerande funktioner som förbättrar re-ID noggrannhet. Vår kod har släppts på https://github.com/hehefan/Oövervakad-Person-Re-identifikation-Clustering-and-Fine-tuning. I den här artikeln diskuteras personåteridentifiering (re-ID), en uppgift som ger kritiska insikter om en person dyker upp igen i en annan kamera efter att ha setts i en [62]. Nya verk ser det som ett sökproblem som syftar till att hämta relevanta bilder till de högsta leden [60, 64]. Storskaliga inlärningsmetoder baserade på det konvolutionella neurala nätverket (CNN) utgör de senaste framstegen på detta område. I stort sett kan nuvarande djupinlärningsmetoder kategoriseras i två klasser, dvs. likhetsinlärning och representationsinlärning. För det första kan träningsinsatsen vara bildpar [39], trillingar [27] eller fyrdubblar [8]. Dessa metoder ger direkt ut likhetspoängen för två indatabilder genom att fokusera på deras distinkta kroppsplåster, utan en explicit funktionsextraktionsprocess. Denna metodlinje är mindre effektiv under testningen. Men när lärande funktioner representationer, kontrasterande förlust eller softmax förlust är vanligast används. För dessa metoder finns det en explicit funktionsextraktionsprocess för fråge- och galleribilder, som lär sig att diskriminera bland en samling identiteter eller bland bildpar/tripletter [9, 18]. Då är re-ID-proceduren snarare som ett hämtningsproblem vid någon vanlig likhetsmätning som t.ex. Euclidean avstånd. På grund av dess effektivitet i storskaliga gallerier och potentialen i ytterligare acceleration, har den djupa funktionen lärande strategi blivit mer populär [18, 44, 62, 64]. Därför antar vi den klassificeringsmodell som föreslås i Referenser [44, 62] för funktionsinlärning. Trots de imponerande framsteg som gjorts med djupinlärningsmetoderna [18, 25, 64] fokuserar de flesta av dessa metoder på om-ID med tillräckliga träningsdata i samma miljö. Faktum är att bristen på utbildningsdata under en ny miljö har åtgärdats av många tidigare arbeten genom att ta till oövervakad eller halvövervakad inlärning [10, 20, [31] [33] [46] [47] [48] [49] [50]. Dessa verk behandlar vanligtvis de relativt små dataset [41], och enligt vår kunskap, inget av dessa verk är integrerade i den djupa lärande ram som har bevisats som toppmodern under de storskaliga dataset [15, 18, 38, 60]. Faktum är att problemet med höga kostnader för noteringar är allvarligare för metoder baserade på djupinlärning på grund av den intensiva efterfrågan på data. Under dessa omständigheter gör vi därför inledande försök genom att utveckla en metod som är lätt att genomföra för oövervakad djuprepresentationsinlärning i den nya identitetsgemenskapen. Vår metod kan enkelt utvidgas till semi-övervakad inställning genom att annotera en liten mängd avgränsande lådor. Vi lägger också märke till några verk om lärande i det mänskliga kretsloppet [26, 40], som introducerar etiketter genom feedback från människor. Vi ser vårt arbete som ett komplement till denna metod. I den här artikeln strävar vi efter att hitta "bättre" funktionsrepresentationer utan märkta träningsdata för att anpassa sig till den omärkta datauppsättningen. Namngiven "progressiv oövervakad inlärning" (PUL), vår metod är en iterativ process och varje iteration består av två komponenter (visas i figur 1 ). (1) Vi använder den ursprungliga modellen förträngd på vissa externa märkta data för att extrahera funktioner av bilder från den omärkta träningssetet. Standard k-means klusterering utförs på CNN-funktionerna, följt av en urvalsåtgärd för att välja tillförlitliga prover. (2) Den ursprungliga modellen finjusteras med hjälp av de utvalda träningsproven. Vi använder sedan denna nyfödda modell för att extrahera funktioner och börja en annan iteration av utbildning. I början, när modellen är svag, den föreslagna metoden lär sig från en liten mängd tillförlitliga exempel, som är nära att kluster centroider i funktionsutrymmet, för att undvika att fastna vid en dålig optimal eller oscillerande. I takt med att modellen blir starkare i efterföljande iterationer väljs och utnyttjas fler fall av data på ett adaptivt sätt som exempel på utbildning. Vid denna ACM Trans. Multimedia Comput.
Referensreferensreferensen är den första som använder oövervakad metod för personre-id.
Unsupervised Person Re-identification: Clustering and Fine-tuning
{'venue': 'TOMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}