ABSTRACT Trots de snabba framstegen under det senaste årtiondet är personåteridentifiering (reID) fortfarande en utmanande uppgift på grund av det faktum att diskriminerande funktioner som ligger till grund för olika granulariteter lätt påverkas av belysning och kamera-vy variation. De flesta djupt lärande-baserade algoritmer för reID extrahera globala inbäddning som representation av fotgängare från den konvolutionella neurala nätverket. Med tanke på att personen attribut är robust och informativ för att identifiera fotgängare. I detta dokument föreslås en multi-branch modell, nämligen delbaserade attribut-aware nätverk (PAAN), för att utnyttja både person reID och attribut prestanda, som inte bara använder ID-etikett synlig för hela bilden men också använder attributinformation. För att lära oss diskriminerande och robust global representation som är invariant till det faktum som nämns ovan, tar vi till globala och lokala personattribut för att bygga global och lokal representation, respektive att utnyttja vår föreslagna skikterade partitionsstrategi. Vårt mål är att utnyttja global eller lokal semantisk information för att styra optimeringen av global representation. För att förbättra den globala representationen utformar vi dessutom en semantisk bro som fyller på semantisk information på mellannivå för den slutliga representationen, som innehåller semantisk information på hög nivå. De omfattande experimenten utförs för att visa effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt på två storskaliga personidentifieringsdataset inklusive Market-1501 och DukeMTMC-reID, och vårt tillvägagångssätt uppnår rank-1 på 92,40% på Market-1501 och 82,59% på DukeMTMC-reID visar stark konkurrenskraft i början av konsten. INDEX TERMS Djup inlärning, reID, skiktad partition strategi, person attribut erkännande, semantisk funktion.
I ett nyligen utfört arbete REF använde de sig av de globala och lokala personattributen för att bygga upp en global respektive lokal representation.
Part-Based Attribute-Aware Network for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}