Kombinationen av globala och partiella funktioner har varit en viktig lösning för att förbättra diskriminativa prestationer i personåteridentifieringsuppgifter (Re-ID). Tidigare delbaserade metoder fokuserar främst på att lokalisera regioner med specifika fördefinierade semantik för att lära sig lokala representationer, vilket ökar inlärningssvårigheter men inte effektiva eller robusta för scenarier med stora variationer. I detta dokument föreslår vi en end-to-end-strategi för lärande som integrerar diskriminerande information med olika detaljrikedomar. Vi designar noggrant Multiple Granularity Network (MGN), en multi-branch djup nätverk arkitektur som består av en gren för globala funktioner representationer och två grenar för lokala funktioner representationer. Istället för att lära oss om semantiska regioner delar vi upp bilderna jämnt i flera ränder, och varierar antalet delar i olika lokala grenar för att få lokala funktionsrepresentationer med flera granulariteter. Omfattande experiment som genomförts på de vanliga utvärderingsdataseten inklusive Market-1501, DukeMTMC-reid och CUHK03 indikerar att vår metod på ett robust sätt uppnår toppmoderna prestationer och överträffar alla befintliga metoder med stor marginal. Till exempel, på Market-1501 dataset i ett enda frågeläge, får vi ett toppresultat av Rank-1/mAP=96,6%/94,2% med denna metod efter omplacering.
På senare tid har REF föreslagit ett branschövergripande nätverk för att kombinera globala och partiella funktioner med olika detaljrikedomar.
Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}