Multi-shot fotgängar om-identifikation problem är kärnan i övervakning video analys. Den matchar två spår av fotgängare från olika kameror. I motsats till befintliga arbeten som aggregerar enskilda ramar funktioner per tidsserie modell såsom återkommande neurala nätverk, i detta dokument, föreslår vi en tolkningsbar förstärkning lärande baserad strategi på detta problem. I synnerhet utbildar vi en agent för att verifiera ett par bilder vid varje tillfälle. Agenten kunde välja att skriva ut resultatet (samma eller olika) eller begära ett annat par bilder för att verifiera (osäkra). På så sätt lär sig vår modell implicit svårigheten med bildpar, och skjuter upp beslutet när modellen inte samlar tillräckligt med bevis. Genom att justera belöningen för osäkra handlingar kan vi dessutom lätt växla mellan snabbhet och noggrannhet. I tre öppna riktmärken är vår metod konkurrenskraftig med de senaste metoderna och använder endast 3–6 procents bilder. Dessa lovande resultat visar att vår metod är gynnsam för både effektivitet och prestanda.
På liknande sätt, Zhang et al. REF använder förstärkning lära sig att utbilda en agent för att kontrollera om par av bilder är samma eller olika, och Q-värdet är en bra indikator på svårigheten med bildpar.
Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}