Det visuella utseendet hos en person påverkas lätt av många faktorer som poserar variationer, synvinklar och kameraparameterskillnader. Detta gör personen Re-Identification (ReID) bland flera kameror en mycket utmanande uppgift. Detta arbete är motiverat att lära sig mellannivå mänskliga attribut som är robusta för sådana visuella variationer utseende. Och vi föreslår en semi-övervakad attribut inlärningsram som gradvis ökar noggrannheten hos attribut endast med hjälp av ett begränsat antal märkta data. Denna ram omfattar i synnerhet en utbildning i tre steg. En djup Convolutional Neural Network (dCNN) tränas först på en oberoende datauppsättning märkt med attribut. Sedan finjusteras det på en annan datauppsättning endast märkt med person-ID med hjälp av vår definierade triplet förlust. Slutligen förutspår den uppdaterade dCNN attributetiketter för måldatauppsättningen, som kombineras med den oberoende datauppsättningen för den sista finjusteringsrundan. De förutsagda attributen, nämligen djupa attribut, uppvisar överlägsen generaliseringsförmåga över olika datauppsättningar. Genom att direkt använda de djupa attributen med enkla Cosine avstånd, har vi fått förvånansvärt god noggrannhet på fyra personer ReID dataset. Experiment visar också att en enkel metrisk inlärning modulär ytterligare ökar vår metod, vilket gör det betydligt bättre än många nya verk.
Su et al REF använder tre steg av finjustering och en trilling baserad förlust.
Deep Attributes Driven Multi-Camera Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}