Befintlig person omidentifiering (re-id) metoder antingen anta tillgängligheten av välanpassade person avgränsande box bilder som modellinmatning eller förlita sig på begränsade mekanismer för uppmärksamhet urval för att kalibrera feljusterade bilder. De är därför suboptimala för åter-id matchning i godtyckligt anpassade person bilder potentiellt med stora mänskliga pose variationer och okonstruerade auto-detektion fel. I detta arbete visar vi fördelarna med att gemensamt lära sig val av uppmärksamhet och funktionsrepresentation i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) genom att maximera den kompletterande informationen om olika nivåer av visuell uppmärksamhet som är föremål för re-id discriminativa inlärningsbegränsningar. Specifikt formulerar vi en roman Harmonious Uppmärksamhet CNN (HA-CNN) modell för gemensamt lärande av mjuk pixel uppmärksamhet och hård regional uppmärksamhet tillsammans med samtidig optimering av funktioner representationer, tillägnad att optimera person re-id i okontrollerade (missriktade) bilder. Omfattande jämförande utvärderingar bekräftar överlägsenheten av denna nya HA-CNN-modell för personer som åter-id över ett brett utbud av state-of-art metoder på tre storskaliga riktmärken inklusive CUHK03, Market-1501, och DukeMTMC-ReID.
Li et.al REF formulerade en ny harmonisk uppmärksamhet CNN (HA-CNN) modell för gemensamt lärande av mjuk pixel uppmärksamhet och hård regional uppmärksamhet tillsammans med samtidig optimering av funktioner representationer, tillägnad att optimera personen Re-ID i okontrollerade (missriktade) bilder.
Harmonious Attention Network for Person Re-identification
{'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']}