Fotgängarattributigenkänning har väckt stor uppmärksamhet på grund av dess breda tillämpningar inom scenförståelse och personanalys från övervakningsvideor. Befintliga metoder försöker använda ytterligare pose-, del- eller synpunktsinformation för att komplettera den globala funktionsrepresentationen för attributklassificering. Dessa metoder har emellertid svårt att lokalisera de områden som motsvarar olika attribut. För att ta itu med detta problem, föreslår vi en ny Localization Guidade Nätverk som tilldelar attribut-specifika vikter till lokala funktioner baserat på affiniteten mellan förslag pre-extraherade förslag och attribut platser. Fördelen med vår modell är att våra lokala funktioner lärs automatiskt för varje attribut och betonas av samspelet med globala funktioner. Vi visar effektiviteten i vårt Localization Guidade Nätverk på två fotgängare attribut riktmärken (PA-100K och RAP). Vårt resultat överträffar tidigare state-of-the-art i alla fem mätvärden på båda datauppsättningarna.
En Localization Guide Network (LGNet) föreslås av REF, kan lokalisera områden som motsvarar olika attribut.
Localization Guided Learning for Pedestrian Attribute Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}