I detta dokument föreslås ett två-ströms konvolutionsnätverk för att extrahera rumsliga och temporala signaler för videobaserad personreidentifikation (ReID). En temporal ström i detta nätverk är konstruerad genom att infoga flera flerskaliga 3D (M3D) convolution lager i ett 2D CNN-nät. Det resulterande M3D-konvolutionsnätet introducerar en bråkdel av parametrarna i 2D CNN, men vinner förmågan av flerskalig temporal funktionsinlärning. Med denna kompakta arkitektur är M3D-konvolutionsnätverket också effektivare och enklare att optimera än befintliga 3D-konvolutionsnätverk. Tidsströmmen involverar dessutom Residual Uppmärksamhet Layers (RAL) för att förfina de timliga funktionerna. Genom att gemensamt lära sig rumslig-temporala uppmärksamhetsmasker på ett resterande sätt identifierar RAL de diskriminerande rumsliga regionerna och temporala signalerna. Den andra strömmen i vårt nätverk implementeras med en 2D CNN för rumslig funktionsextraktion. De rumsliga och tidsmässiga funktionerna från två strömmar sammansmältes slutligen för den videobaserade personen ReID. Utvärderingar av tre allmänt använda riktmärken dataset, dvs. MARS, PRID2011, och iLIDS-VID visar de betydande fördelarna med vår metod jämfört med befintliga 3D-konvolution nätverk och state-of-art metoder.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår en variant av ResNet genom att infoga flerskaliga 3D-skikt (M3D) och återstående uppmärksamhetsskikt (RAL) i ResNet.
Multi-scale 3D Convolution Network for Video Based Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}