Abstrakt. De flesta befintliga personidentifieringsmetoder (re-id) bygger på övervakad modellinlärning på per-camera-pair manuellt märkta parvis träningsdata. Detta leder till dålig skalbarhet i praktisk re-id-utplacering på grund av bristen på uttömmande identitetsmärkning av bildpositiva och negativa par för varje kamerapar. I detta arbete, vi tar itu med detta problem genom att föreslå en oövervakad re-id djupt lärande metod som kan gradvis upptäcka och utnyttja den underliggande re-id diskriminerande information från automatiskt genererade person tracklet data från videor i en end-to-end modelloptimering. Vi formulerar en Tracklet Association Obesudlad Deep Learning (TAUDL) ram som kännetecknas av gemensamt lärande per kamera (inom kameran) tracklet association (märkning) och cross-camera tracklet korrelation genom att maximera upptäckten av mest sannolika tracklet relationer över kameravyer. Omfattande experiment visar den föreslagna TAUDL-modellens överlägsenhet jämfört med toppmoderna oövervakade och domänanpassningsreid-metoder med hjälp av sex personre-id-benchmarkingdata.
Ouppmärksamma inlärningsmetoder per kamera pairwise ID-märkta utbildningsdata krävs inte i modellinlärning REF.
Unsupervised Person Re-identification by Deep Learning Tracklet Association
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}