De flesta befintliga metoder för personidentifiering (re-id) kräver övervakad modellinlärning från en separat stor uppsättning pairwise-märkta träningsdata för varje enskilt kamerapar. Detta begränsar avsevärt skalbarheten och användbarheten i verkliga storskaliga distributioner med behovet av att utföra re-id över många kameravyer. För att ta itu med detta skalbarhetsproblem utvecklar vi en ny djupinlärningsmetod för att överföra den märkta informationen från en befintlig datauppsättning till en ny omärkt (omärkt) måldomän för person som åter-id utan någon övervakad inlärning i måldomänen. Särskilt inför vi en överförbar gemensam Attribut-Identitet Deep Learning (TJ-AIDL) för att samtidigt lära sig en attribut-semantisk och identitetsdiskriminerande funktion representation utrymme överförbar till någon ny (osedd) måldomän för re-id uppgifter utan behov av att samla in nya märkta utbildningsdata från måldomänen (dvs. oövervakad inlärning i måldomänen). Omfattande jämförande utvärderingar bekräftar överlägsenheten av denna nya TJ-AIDL-modell för icke övervakade personer åter-id över ett brett spektrum av state-of-the-art metoder på fyra utmanande riktmärken inklusive VIPeR, PRID, Market-1501, och DukeMTMC-ReID.
En överförbar gemensam Attribut-Identitet Djupinlärning (TJ-AIDL) modell för personåteridentifiering föreslås av REF.
Transferable Joint Attribute-Identity Deep Learning for Unsupervised 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']}