Vi undersöker problemet med personsökning i det vilda i detta arbete. Istället för att jämföra frågan mot alla kandidatregioner som genereras på ett frågeblindt sätt, föreslår vi att rekursivt krympa sökområdet från hela bilden till att uppnå exakt lokalisering av målpersonen, genom att fullt ut utnyttja information från frågan och kontextuella signaler i varje rekursivt söksteg. Vi utvecklar Neural Person Search Machines (NPSM) för att genomföra sådan rekursiv lokalisering för personsökning. NPSM drar nytta av sin neurala sökmekanism, kan selektivt krympa sitt fokus från en lös region till en stramare som innehåller målet automatiskt. I denna process använder NPSM en intern primitiv minneskomponent för att memorera frågerepresentationen som modulerar uppmärksamheten och ökar dess robusthet till andra distraherande regioner. Utvärderingar av två referensdataset, CUHK-SYSU Person Search dataset och PRW dataset, har visat att vår metod kan överträffa aktuella state-of-the-arts i både mAP och top-1 utvärderingsprotokoll.
Liu m.fl. REF förbättrar lokaliseringspolicyn för Snabbare R-CNN genom att rekursivt krympa sökområdet från hela bilden till att uppnå exakt plats för målpersonen.
Neural Person Search Machines
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}