Att använda del-nivå funktioner för fotgängarbild beskrivning ger finkornig information och har verifierats som fördelaktigt för person hämtning i mycket senaste litteraturen. En förutsättning för delfyndighet är att varje del är väl belägen. I stället för att använda externa signaler, t.ex., utgör uppskattning, för att direkt lokalisera delar, lägger detta dokument tonvikten på innehållets enhetlighet inom varje del. Vi inriktar oss särskilt på att lära oss diskriminativa delinformerade funktioner för personrekrytering och ge två bidrag. (i) Ett nätverk med namnet Part-based Convolutional Basine (PCB). Med tanke på en bildinmatning, det ger en konvolutionell deskriptor som består av flera del-nivå funktioner. Med en enhetlig partitionsstrategi uppnår PCB konkurrenskraftiga resultat med de senaste metoderna, vilket visar sig vara en stark konvolutionell baslinje för personhämtning. ii) En förfinad metod för poolning av delar (RPP). Enhetlig delning medför oundvikligen avvikelser i varje del, som i själva verket är mer lika andra delar. RPP omplacerar dessa yttre delar till de delar de är närmast, vilket resulterar i förfinade delar med förbättrad inre konsistens. Experiment bekräftar att RPP gör det möjligt för PCB att få ytterligare en omgång prestandaboost. Till exempel, på marknaden-1501 dataset, uppnår vi (77,4+4.2)% mAP och (92,3+1,5)% rank-1 noggrannhet, överträffar den senaste tekniken med en stor marginal.
I REF föreslås PCB för att lära sig delnivåfunktioner och anpassa dem med hjälp av förfinad delpooling (RPP).
Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling (and a Strong Convolutional Baseline)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}