Detta dokument är inriktat på problemet med att sätta igenkänning, som lär sig metriska mellan två bilduppsättningar. Bilder i varje uppsättning tillhör samma identitet. Eftersom bilder i ett set kan komplettera varandra, leder de förhoppningsvis till högre noggrannhet i praktiska tillämpningar. Kvaliteten på varje prov kan dock inte garanteras, och prover med dålig kvalitet kommer att skada metriska. I detta dokument föreslås det kvalitetsmedvetna nätverket (QAN) för att ta itu med detta problem, där kvaliteten på varje prov automatiskt kan läras, även om sådan information inte uttryckligen ges i utbildningsskedet. Nätverket har två grenar, där den första grenen extrakt utseende funktionen inbäddning för varje prov och den andra grenen förutspår kvalitet poäng för varje prov. Funktioner och kvalitet poäng av alla prover i en uppsättning sedan aggregeras för att generera den slutliga funktionen inbäddning. Vi visar att de två grenarna kan tränas på ett end-to-end sätt med endast set-level identitets annotation. Analys av gradientspridningen av denna mekanism visar att den kvalitet som nätverket lärt sig är fördelaktig för att ställa in igenkännandet och förenklar den distribution som nätverket behöver för att passa. Experiment på både ansiktskontroll och personidentifiering visar fördelar med den föreslagna QAN. Källkoden och nätverksstrukturen kan laddas ner på GitHub 1
Quality Aware Network (QAN) REF lär sig begreppet kvalitet för varje prov i en uppsättning med hjälp av en kvalitetsgenereringsenhet och funktionsgenerering del för set-to-set-igenkänning, som lär sig metriska mellan två bilduppsättningar.
Quality Aware Network for Set to Set Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}