Abstract-I detta papper, föreslår vi en djup end-to-end neural nätverk för att samtidigt lära sig hög nivå funktioner och en motsvarande likhet metrisk för person omidentifiering. Nätverket tar ett par råa RGB-avbildningar som indata och ger ett likhetsvärde som anger om de två indataavbildningarna avbildar samma person. Ett skikt av skillnader mellan två indatabilder används för att fånga den lokala relationen mellan patchar [1]. Denna operation är att söka en robust funktion från inmatningsbilder. Genom att öka djupet till 10 viktlager och med hjälp av mycket små (3×3) convolution filter, vår arkitektur uppnår en anmärkningsvärd förbättring på tidigare-konst konfigurationer. Samtidigt är en adaptiv RootMean-Square (RMSProp) lutning anständig algoritm integreras i vår arkitektur, vilket är fördelaktigt för djupa nät. Vår metod överträffar konsekvent state-of-the-art på två stora datauppsättningar (CUHK03 och Market-1501), och en medelstor datauppsättning (CUHK01).
Dessutom förbättrade REF prestandan genom att öka lagerdjupet och med hjälp av mycket små konvolutionsfilter.
PersonNet: Person Re-identification with Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}