I detta dokument presenteras en ny utbildningsmekanism som kallas Batch Feature Erasing (BFE) för personåteridentifiering. Vi tillämpar denna strategi för att utbilda ett nytt nätverk med två grenar och anställa ResNet-50 som ryggrad. De två filialerna består av en konventionell global filial och en gren för radering där BFE-strategin tillämpas. När vi tränar funktionen radering grenen, raderar vi slumpmässigt samma region av alla funktionskartor i ett parti. Nätverket sammanför sedan funktioner från de två grenarna för personåteridentifiering. Även om det är enkelt, vår metod uppnår state-of-the-art på person om-identifikation och är tillämplig på allmänna metriska lärande uppgifter i bildsökning problem. Till exempel uppnår vi 75,4% Rank-1 noggrannhet på CUHK03-Detect dataset och 83,0% Recall-1 poäng på Stanford Online Products dataset, överträffar de befintliga verken med en stor marginal (mer än 6%).
Dai m.fl. REF presenterar en strategi som kallas batch feature radering (BFE) för att tvinga nätverket att optimera funktionen representation av olika regioner.
Batch Feature Erasing for Person Re-identification and Beyond
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}