Abstrakt. Personåteridentifiering är utmanande på grund av de stora variationerna av pose, belysning, ocklusion och kameravy. På grund av dessa variationer, är fotgängardata distribueras som högt böjda grenrör i funktionsutrymmet, trots de nuvarande konvolutionella neurala nätverk (CNN) kapacitet för funktionsextraktion. Distributionen är dock okänd, så det är svårt att använda det geodesiska avståndet vid jämförelse av två prover. I praktiken använder de nuvarande djupa inbäddningsmetoderna det euklideiska avståndet för träning och test. Å andra sidan, de mångahanda inlärningsmetoder föreslår att använda Euclidean avstånd i det lokala intervallet, kombinera med den grafiska relationen mellan prover, för att approximera det geodesiska avståndet. Ur denna synvinkel, välja lämplig positiv (dvs. Inomklass) träningsprover inom ett lokalt intervall är avgörande för utbildning CNN inbäddning, särskilt när data har stora intra-klass variationer. I detta dokument föreslår vi en ny måttlig positiv urvalsbrytningsmetod för att utbilda robust CNN för personåteridentifiering, som tar itu med problemet med stora variationer. Dessutom förbättrar vi inlärningen genom en metrisk viktbegränsning, så att den inlärda metriska har en bättre generaliseringsförmåga. Experiment visar att dessa två strategier är effektiva för att lära sig robusta djupa mätvärden för personåteridentifiering, och följaktligen överträffar vår djupa modell betydligt de senaste metoderna på flera riktmärken för personåteridentifiering. Därför kan den studie som presenteras i detta dokument vara användbar för att inspirera till nya konstruktioner av djupa modeller för personåteridentifiering.
Dessutom, urval är viktigt för verifiering förlust, Shi et al. REF föreslog en ny måttlig positiv provbrytningsmetod för att träna ett robust konvolutionellt neuralt nätverk som hanterar problemet med stora variationer.
Embedding Deep Metric for Person Re-identication A Study Against Large Variations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}