Befintliga personåteridentifieringsmetoder (re-id) förutsätter tillhandahållande av korrekt beskärda person avgränsande lådor med minsta bakgrundsljud, främst genom manuellt beskärning. Denna överträdelse är betydande i praktiken när personer som avgränsar lådor måste upptäckas automatiskt med ett mycket stort antal bilder och / eller videor behandlas. Jämfört med noggrant beskärda manuellt, auto-upptäckta avgränsande lådor är mycket mindre exakt med slumpmässig mängd bakgrund skräp som kan bryta särskilt person re-id matchande noggrannhet. I detta arbete utvecklar vi en gemensam lärande djup modell som optimerar person igen-id uppmärksamhet val i alla auto-upptäckta person avgränsande lådor genom att stärka lärande av bakgrund skräp minimering med re-id etikett parvis begränsningar. Specifikt formulerar vi en ny enhetlig re-id arkitektur som kallas Identity DiscriminativE Uppmärksamhetsförstärkning Lärande (IDEAL) för att korrekt välja re-id uppmärksamhet i auto-upptäckta avgränsande lådor för att optimera re-id prestanda. Vår modell kan förbättra re-id noggrannhet jämförbar med den från uttömmande mänsklig manuell beskärning av avgränsande lådor med ytterligare fördelar från identitet diskriminerande uppmärksamhet val som särskilt gynnar re-id uppgifter utöver mänsklig kunskap. Omfattande jämförande utvärderingar visar de re-id-fördelarna med den föreslagna IDEAL-modellen inom ett brett spektrum av state-of-the-art re-id-metoder på två auto-upptäckta re-id-riktmärken CUHK03 och Market-1501.
I REF formulerades en modell för förstärkt uppmärksamhetsval för betydande regional förfining under identitetskriminerande begränsningar.
Deep Reinforcement Learning Attention Selection for Person Re-Identification
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}