Personens återidentifiering (re-ID) och attributigenkänning har ett gemensamt mål för fotgängarbeskrivningen. Deras skillnad består i granulariteten. Attribut erkännande fokuserar på lokala aspekter av en person medan person re-ID vanligtvis extraherar globala representationer. Med tanke på deras likhet och skillnad, föreslår detta dokument en mycket enkel convolutional neural network (CNN) som lär sig en re-ID inbäddning och förutsäger fotgängare attribut samtidigt. Denna multi-task metod integrerar en ID-klassificeringsförlust och ett antal attributklassificeringsförluster, och retroaktivt propagerar den viktade summan av de enskilda förlusterna. Även om det är enkelt, visar vi på två riktmärken för fotgängare att genom att lära sig en mer diskriminerande representation, vår metod avsevärt förbättrar re-ID baslinje och är skalbar på stora gallerier. Vi rapporterar konkurrenskraftig re-ID prestanda jämfört med de senaste metoderna på de två datamängderna.
I likhet med det ovan nämnda dokumentet kommenterar REF för hand två storskaliga datauppsättningar av bildre-ID-data och använder ett CNN med flera uppgifter för att lära sig ett nytt ID med en kombination av ID-klassificeringsförlusten och attributets klassificeringsförluster.
Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}