Personåteridentifiering (re-id) har gjort stora framsteg under de senaste åren, men ocklusion är fortfarande ett utmanande problem som avsevärt degenererar identifieringsprestandan. I den här uppsatsen utformar vi ett ramverk för lärarutbildning för att lära oss en ocklusionrobust-modell från helkroppspersondomänen till den ocklusionerade persondomänen. I synnerhet använder lärarnätverket endast storskaliga fullkroppsdata för att simulera inlärningsprocessen för ockluded person re-id. Baserat på lärarnätverket tränar studentnätverket sedan en bättre modell genom att använda otillräckliga verkliga ockluded persondata. För att överföra mer kunskap från lärarnätverket till studentnätverket utrustar vi det föreslagna ramverket med ett co-saliency nätverk och en cross-domain simulator. Cosaliency nätverket extraherar ryggraden funktioner, och två separerade delningsgrenar följs av ryggraden. Den ena grenen är en klassificeringsfilial för identitetsigenkänning och den andra är en co-saliency-filial för att vägleda nätverket att lyfta fram meningsfulla delar utan någon manuell notering. Den cross-domain simulator genererar konstgjorda ocklusioner på fullkropps person data under en växande sannolikhet så att lärarnätverket kunde träna en cross-domain modell genom att observera fler och fler ockluded fall. Experiment på fyra ockluded person re-id-riktmärken visar att vår metod överträffar andra toppmoderna metoder.
Dessutom föreslås ett gemensamt nätverksreferensdokument för att utbilda modellen med hänsyn till personkroppsdelarna.
A Novel Teacher-Student Learning Framework For Occluded Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}