Personåteridentifiering (ReID) fokuserar på att identifiera människor över olika scener i videoövervakning, som vanligtvis formuleras som en binär klassificering uppgift eller en rankning uppgift i nuvarande person ReID närmar sig. I detta dokument tar vi hänsyn till både uppgifter och föreslår ett multi-task djup nätverk (MTDnet) som utnyttjar sina egna fördelar och gemensamt optimerar de två uppgifterna samtidigt för person ReID. Såvitt vi vet är vi först med att integrera båda uppgifterna i ett nätverk för att lösa personen ReID. Vi visar att vår föreslagna arkitektur avsevärt ökar prestandan. Dessutom kräver djup arkitektur i allmänhet en tillräcklig datauppsättning för utbildning, som vanligtvis inte uppfylls personligen ReID. För att klara av denna situation utökar vi MTDnet ytterligare och föreslår en cross-domain arkitektur som kan använda en extra uppsättning för att hjälpa utbildning på små måluppsättningar. I experimenten överträffar vår strategi de flesta befintliga personer ReID algoritmer på representativa datauppsättningar inklusive CUHK03, CUHK01, VIPeR, iLIDS och PRID2011, som tydligt visar effektiviteten i den föreslagna metoden.
REF integrerade klassificeringsuppgiften och rankningsuppgiften i ett multi-task-nätverk för problem med omidentifiering av personer.
A Multi-task Deep Network for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}