Multi-Target Multi-Camera Tracking (MTMCT) spårar många människor genom video tagen från flera kameror. Personre-Identifikation (Re-ID) hämtar från ett galleri bilder av människor som liknar en person frågebild. Vi lär oss bra funktioner för både MTMCT och Re-ID med ett konvolutionellt neuralt nätverk. Våra bidrag inkluderar en adaptiv viktad triplet förlust för träning och en ny teknik för hård-identitet gruvbrytning. Vår metod överträffar den senaste tekniken både på DukeMTMC-riktmärken för spårning, och på marknaden-1501 och DukeMTMC-ReID-riktmärken för Re-ID. Vi undersöker sambandet mellan bra Re-ID och bra MTMCT poäng, och utför ablation studier för att belysa bidragen från de viktigaste komponenterna i vårt system. Koden finns tillgänglig 1.
Till exempel föreslår REF en adaptiv viktad tripletförlust för utbildning och en ny teknik för gruvbrytning med hård identitet.
Features for Multi-target Multi-camera Tracking and Re-identification
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}