Uppförandet av personens återidentifiering (Re-ID) har allvarligt påverkats av de stora variationerna i utseendet som orsakas av ömsesidiga ocklusioner och bakgrundsbekymmer. Att lära sig en funktionsrepresentation som adaptivt kan betona förgrundspersonerna blir därför mycket kritiskt för att lösa personens Re-ID-problem. I detta dokument föreslår vi en enkel men effektiv förgrund uppmärksam neurala nätverk (FANN) för att lära sig en diskriminerande funktion representation för person Re-ID, som kan adaptivt förbättra den positiva sidan av förgrunden och försvaga den negativa sidan av bakgrunden. Specifikt, en ny förgrund uppmärksamt undernätverk är utformad för att driva nätverkets uppmärksamhet, där en dekoder nätverk används för att rekonstruera den binära masken genom att använda en ny lokal regressionsförlust funktion, och en koder nätverk legaliseras av dekoder nätverket för att fokusera sin uppmärksamhet på förgrundspersoner. De resulterande funktionskartorna för kodarnätverk matas vidare in i undernätverket för kroppsdelar och har delnätverk för fusion för att lära sig särskiljande funktioner. Dessutom införs en ny symmetrisk triplet förlust funktion för att övervaka funktionsinlärning, där den intraklass avstånd minimeras och inter-klass avståndet maximeras i varje triplet enhet, samtidigt. Utbildning vår FANN i en multitask lärande ram, en diskriminerande funktion representation kan läras att ta reda på den matchade referensen till varje sond bland olika kandidater i galleriet. Omfattande experimentella resultat på flera offentliga referensdata utvärderas, vilket har visat tydliga förbättringar av vår metod jämfört med de senaste metoderna. Index Terms-Person re-identification, convolutional neural network (CNN), förgrund uppmärksam funktionsinlärning.
I det senaste arbetet REF föreslog Zhou et al ett dekodernätverk som användes för att rekonstruera den binära masken genom att använda en ny lokal regressionsförlustfunktion för att lösa ocklusionsproblem.
Discriminative Feature Learning With Foreground Attention for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}