Personåteridentifiering (re-id) är fortfarande en utmaning på grund av betydande variationer inom klassen mellan olika kameror. Nyligen har det funnits ett växande intresse för att använda generativa modeller för att öka träningsdata och öka variationen till inmatningsförändringar. De generativa pipelinesna i befintliga metoder förblir dock relativt åtskilda från de diskriminerande re-id inlärningsstadierna. Följaktligen tränas ofta re-id-modeller på ett enkelt sätt på de data som genereras. I detta dokument försöker vi förbättra inbäddningar av inlärda inbäddningar genom att bättre utnyttja de data som genereras. I detta syfte föreslår vi en gemensam ram för lärande som paren åter-id-inlärning och datagenerering end-to-end. Vår modell innebär en generativ modul som separat kodar varje person i en utseendekod och en strukturkod, och en discriminativ modul som delar utseende kodaren med generativ modul. Genom att byta utseende eller strukturkoder, den generativa modulen kan generera högkvalitativa kors-id-konstruerade bilder, som är online matas tillbaka till utseende kodare och används för att förbättra diskriminativa modulen. Den föreslagna gemensamma ramen för lärande innebär betydande förbättringar jämfört med utgångsläget utan att använda genererade data, vilket leder till de senaste resultaten på flera referensdatauppsättningar.
I Ref föreslås en gemensam ram för lärande som kallas DG-Net och som paren återinlärning och datagenerering end-to-end.
Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-Identification
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}