ABSTRACT I detta dokument föreslår vi en ny djup modell som heter integrationskonvolutionella neurala nätverk (ICNN) för personåteridentifiering i kameranätverk, som gemensamt lär sig globala och lokala funktioner i en enhetlig ram. I detta syfte tillämpar den föreslagna ICNN samtidigt två typer av förlustfunktioner. Särskilt föreslår vi den mjuka triolförlusten för att lära sig globala funktioner som automatiskt justerar marginaltröskeln inom en sats. Den mjuka triolförlusten kan lindra de svåra inställningsparametrarna och lär sig därför diskriminerande globala funktioner. För att undvika den del felanpassningsproblem, lär vi oss latenta lokala funktioner genom att genomföra lokala horisontella genomsnittliga pooling på de konvolutionella kartorna. Därefter genomför vi identifieringsuppgiften på varje lokal funktion. Vi samlar globala och lokala funktioner med hjälp av en viktad strategi för att presentera fotgängare bilder. Vi utvärderar den föreslagna ICNN på tre storskaliga databaser. Vår metod uppnår rank-1 noggrannhet på 92,13% på marknaden 1501, 61,4% på CUHK03 och 85,3% på DukeMTMC-reID, och resultaten överträffar de senaste metoderna. INDEX TERMS Camera nätverk, person-om-identifikation, konvolutionella neurala nätverk.
Zhang m.fl. I REF föreslås integrationskonvolutionella neurala nätverk (ICNN) för att extrahera globala och lokala funktioner, och sedan integrera de två typerna av funktioner för att representera fotgängare bilder.
Integration Convolutional Neural Network for Person Re-Identification in Camera Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}