Tidigare arbeten på fordon Re-ID fokuserar främst på att extrahera globala funktioner och lära sig distansmätningar. Eftersom vissa fordon vanligtvis har samma modell och tillverkare, är det svårt att särskilja dem baserat på deras globala utseende. Jämfört med det globala utseendet, kan lokala regioner som dekorationer och inspektion klistermärken fäst vid vindrutan, vara mer utmärkande för fordon Re-ID. För att bädda in de detaljerade visuella signalerna i dessa lokala regioner föreslår vi en region-medveten djupmodell (RAM). I synnerhet, förutom att extrahera globala funktioner, RAM extraherar också funktioner från en rad lokala regioner. Eftersom varje lokal region förmedlar mer distinkta visuella signaler uppmuntrar RAM den djupa modellen att lära sig diskriminerande drag. Vi introducerar också en ny inlärningsalgoritm för att gemensamt använda fordons-ID, typer/modeller och färger för att träna RAM-minnet. Denna strategi förenar fler signaler för utbildning och resulterar i mer diskriminerande globala och regionala särdrag. Vi utvärderar våra metoder på två storskaliga fordon Re-ID dataset, dvs., Veri och VehicleID. Experimentella resultat visar att våra metoder uppnår lovande resultat i jämförelse med de senaste verken. Index Terms- Vehicle Re-ID, Deep Convolutional Neural Network (DCNN), Region-Aware Deep Model
Förutom globala funktioner, Liu et al. REF utvann diskriminerande lokala särdrag från en rad lokala regioner i ett fordon med hjälp av en regionmedveten djupgående modell.
RAM: A Region-Aware Deep Model for Vehicle Re-Identification
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}