Befintliga person omidentifiering (re-id) riktmärken och algoritmer fokuserar främst på att matcha beskurna fotgängare bilder mellan frågor och kandidater. Men det skiljer sig från verkliga scenarier där annoteringar av fotgängare gränsande lådor är otillgängliga och målpersonen måste hittas från hela bilder. För att täppa till gapet undersöker vi hur man lokaliserar och matchar frågepersoner från scenens bilder utan att förlita sig på annoteringarna i kandidatrutor. I stället för att dela upp det i två separata uppgifter-fotvandring upptäckt och person-id, föreslår vi en end-to-end djupe learning ram för att gemensamt hantera båda uppgifterna. Ett slumpmässigt urval av mjukmax-förlust föreslås för att effektivt utbilda modellen under övervakning av glesa och obalanserade etiketter. Å andra sidan är befintliga riktmärken små i skala och proverna samlas in från några fasta kameravyer med låg scendiversitet. För att ta itu med detta problem samlar vi in en storskalig och scen-diversifierad person sökdatauppsättning, som innehåller 18.184 bilder, 8.432 personer, och 99.809 kommenterade avgränsade rutor 1. Vi utvärderar vårt förhållningssätt och andra baslinjer på den föreslagna datauppsättningen, och studerar påverkan av olika faktorer. Experiment visar att vår metod uppnår det bästa resultatet.
Xiao m.fl. I REF föreslås ett tillvägagångssätt som kombinerar persondetektering och återid till en slutmodell.
End-to-End Deep Learning for Person Search.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}