Personre-Identifiering (person re-id) är en viktig uppgift som dess tillämpningar i visuell övervakning och människadatorinteraktion. I detta arbete presenterar vi en ny gemensam rumslig och temporal uppmärksamhet Pooling Network (ASTPN) för video-baserad person om-identifikation, som gör det möjligt för funktionsextraktorn att vara medveten om de aktuella inmatning videosekvenser, på ett sätt som ömsesidigt beroende från de matchande objekten kan direkt påverka beräkningen av varandras representation. Specifikt, den rumsliga pooling skiktet kan välja regioner från varje ram, medan uppmärksamheten temporal pooling utförs kan välja informativa ramar över sekvensen, båda pooling guidas av informationen från avstånd matchning. Experimenten bygger på datauppsättningarna iLIDS-VID, PRID-2011 och MARS och resultaten visar att detta tillvägagångssätt överträffar befintliga toppmoderna metoder. Vi analyserar också hur den gemensamma poolen i båda dimensionerna kan öka personens re-id prestanda mer effektivt än att använda någon av dem separat 1.
Xu och al. REF presenterade en rumslig och temporal uppmärksamhet Pooling Network, där den rumsliga uppmärksamhet pooling skikt utvalda diskriminerande regioner från varje ram och den timliga uppmärksamhet pooling utvalda informativa ramar i sekvensen.
Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-Based Person Re-identification
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}