Typiska metoder för återidentifiering (ReID) beskriver vanligtvis varje fotgängare med en enda vektor och matchar dem i ett aktivitetsspecifikt metriska utrymme. Metoderna baserade på en enda vektor räcker dock inte för att övervinna den visuella tvetydigheten, som ofta förekommer i verkliga scenarion. I detta dokument föreslår vi en ny endto-end trainingable ram, kallad Dual Attention Matching Network (DuATM), för att lära sig kontext-medvetna funktionssekvenser och utföra uppmärksam sekvensjämförelse samtidigt. Kärnkomponenten i vårt DuATM ramverk är en dubbel uppmärksamhetsmekanism, där både intrasekvens och inter-sekvens uppmärksamhetsstrategier används för funktionsförfining respektive funktion-par justering, respektive. På så sätt kan detaljerade visuella signaler i de mellanliggande funktionssekvenserna utnyttjas automatiskt och jämföras på rätt sätt. Vi utbildar det föreslagna DuATM-nätverket som ett siamesnätverk via en tripletförlust assisterad med en dekorrelationsförlust och en korsentropiförlust. Vi utför omfattande experiment på både bild- och videobaserade ReID-riktmärkesdata. Experimentella resultat visar på de betydande fördelarna med vår strategi jämfört med de senaste metoderna. 1 I det här dokumentet hänvisar vi till en grupp av funktionsvektorer som funktionssekvens om de har rumsliga/temporala intilliggande relationer; annars som funktionsuppsättning.
................................................................................................................ utforma ett nätverk med dubbel uppmärksamhet för att lära sig sammanhangsmedvetna funktionssekvenser och tillämpa dubbel uppmärksam jämförelse REF.
Dual Attention Matching Network for Context-Aware Feature Sequence Based 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']}