Abstrakt. Personen återidentifiering uppgift kräver att robust uppskatta visuella likheter mellan person bilder. Befintliga modeller för återidentifiering av personer uppskattar dock främst likheterna mellan olika bildpar av sond- och galleribilder oberoende av varandra, samtidigt som man bortser från relationsinformationen mellan olika sond-galleri-par. Som ett resultat av detta kanske inte likhetsuppskattningen av vissa hårda prover är korrekt. I detta dokument föreslår vi en ny ram för djupt lärande, kallad Likformighetsguidad Graph Neural Network (SGGNN) för att övervinna sådana begränsningar. Med tanke på en sondbild och flera galleribilder skapar SGGNN en graf för att representera de parvisa relationerna mellan sondgalleripar (nodes) och använder sådana relationer för att uppdatera sondgallery relationen funktioner på ett end-to-end sätt. Exakt likhetsuppskattning kan uppnås genom att använda sådana uppdaterade sond-galleri relationsfunktioner för förutsägelse. Inmatningsfunktionerna för noder på grafen är relationsegenskaperna hos olika bildpar av sondgaller. Den sond-gallery relation funktionen uppdatering utförs sedan av meddelanden som passerar i SGGNN, som tar andra noders information i beaktande för likhet uppskattning. SGGNN skiljer sig från konventionella GNN metoder, lär sig kantvikter med rika etiketter av galleri instans par direkt, vilket ger relation fusion mer exakt information. Effektiviteten av vår föreslagna metod är validerad på tre offentliga person omidentifiera dataset.
I REF föreslås en ny ram för djupinlärning, kallad Likformighetsstyrd grafneural nätverk (SGGN) för att övervinna begränsningen att likhetsuppskattningen av vissa hårda prover kanske inte är korrekt.
Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}