Att erkänna semantiska gångegenskaper i övervakningsbilder är en utmanande uppgift för datorseendet, särskilt när bildkvaliteten är dålig med komplex bakgrundsrubbning och okontrollerade visningsförhållanden, och antalet märkta utbildningsdata är litet. I detta arbete formulerar vi en Joint Recurrent Learning (JRL)-modell för att utforska attributkontext och korrelation för att förbättra attributigenkänning med små träningsdata med bilder av dålig kvalitet. JRL-modellen lär sig gemensamt tilldela korrelationer i en fotgängare bild och i synnerhet deras sekventiella ordning beroenden (latent hög-order korrelation) i en end-to-end encoder/decoder återkommande nätverk. Vi demonstrerar prestandafördelen och robustheten hos JRL-modellen över ett brett spektrum av toppmoderna djupa modeller för igenkänning av fotgängarattribut, flermärkt bildklassificering och flerpersonsbild annotation på två största fotgängarattribut riktmärken PETA och RAP.
Wang m.fl. I REF införs en gemensam modell för återkommande lärande för att undersöka attributkontext och korrelation i syfte att förbättra attributigenkänningen med tanke på små utbildningsdata med bilder av dålig kvalitet.
Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}