Personåteridentifiering över delade kameravyer har i stor utsträckning tillämpats i videoövervakning, men det är fortfarande ett utmanande problem. En av de största utmaningarna ligger i bristen på rumsliga och timliga signaler, vilket gör det svårt att hantera stora variationer av ljusförhållanden, synvinklar, kroppsposer och ocklusioner. På senare tid har flera djupt lärande baserade metoder för att identifiera personer föreslagits och uppnått anmärkningsvärda resultat. Men de flesta av dessa närmar sig extrahera diskriminerande egenskaper från hela ramen vid en glimt utan att differentiera olika delar av personerna för att identifiera. Det är i huvudsak viktigt att undersöka flera mycket diskriminerande lokala regioner av personen bilder i detaljer genom flera glimtar för att hantera den stora utseende variansen. I detta dokument föreslår vi en ny modell baserad på mjuk uppmärksamhet, dvs. nätverket för jämförande uppmärksamhet (CAN), som är särskilt anpassat för att identifiera personer. Den end-to-end KAN lära sig att selektivt fokusera på delar av par av personbilder efter att ha tagit några glimtar av dem och adaptivt jämföra deras utseende. CAN-modellen kan lära sig vilka delar av bilder som är relevanta för urskiljande personer och integrerar automatiskt information från olika delar för att avgöra om ett par bilder tillhör samma person. Med andra ord simulerar vår föreslagna CAN-modell den mänskliga perceptionsprocessen för att kontrollera om två bilder kommer från samma person. Omfattande experiment på tre referenspersoners omidentifieringsdata, inklusive CUHK01, CHUHK03 och Market-1501, visar tydligt att vår föreslagna end-to-end CAN för person omidentifiering överträffar väl etablerade baslinjer avsevärt och erbjuder nya state-of-the-art prestanda.
Liu m.fl. I REF föreslås ett nätverk för jämförande uppmärksamhet (CAN) som utbildas från början till slut genom att man producerar och jämför deltagande regioner med positiva och negativa bildpar, dvs. bilder av liknande och icke-liknande personer.
End-to-End Comparative Attention Networks for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}