Eftersom omplacering är ett nödvändigt förfarande för att öka personens omidentifiering (re-ID) prestanda på storskaliga datauppsättningar, blir mångfalden av funktioner avgörande för personen om-ID för dess betydelse både för utformning fotgängarbeskrivningar och omplacering baserat på funktion fusion. Men under många omständigheter finns det bara en typ av fotgängarfunktion tillgänglig. I detta dokument föreslår vi en omklassificering av "Divide and Fuse" för person-re-ID. Den utnyttjar mångfalden från olika delar av en högdimensionell vektor för fusionsbaserad omplacering, medan inga andra funktioner är tillgängliga. Särskilt, med tanke på en bild, är den extraherade funktionen uppdelad i delfunktioner. Sedan är den kontextuella informationen för varje delfunktion iterativt kodad till en ny funktion. Slutligen är de nya funktionerna från samma bild sammansmälta till en vektor för omplacering. Experimentella resultat av två riktmärken för återidentifiering av personer visar hur effektiv den föreslagna ramen är. Speciellt överträffar vår metod toppmoderna datasetet Market-1501.
Därför föreslog REF metoden "Divide and Fuse" (DaF) för att utnyttja den information som ingår i en djup funktion inom ramen för fusion.
Divide and Fuse: A Re-ranking Approach for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}