I detta dokument föreslås SVDNet för hämtningsproblem, med fokus på tillämpningen av personåteridentifiering (re-ID). Vi ser varje viktvektor inom ett helt sammankopplat (FC) skikt i ett konvolutionellt neuronnätverk (CNN) som en projektionsgrund. Det observeras att viktvektorerna vanligtvis är starkt korrelerade. Detta problem leder till korrelationer mellan poster i FC-deskriptorn och äventyrar hämtningsprestandan baserat på Euclideans avstånd. För att ta itu med problemet föreslår detta dokument att man optimerar inlärningsprocessen för djup representation med Singular Vector Decomposition (SVD). Särskilt, med begränsning och relaxation (RRI) utbildningsprogram, kan vi iterativt integrera ortogonalitet begränsning i CNN utbildning, vilket ger den så kallade SVDNet. Vi utför experiment på marknaden-1501, CUHK03, och DukeMTMC-reID dataset, och visar att RRI effektivt minskar korrelationen mellan projektionsvektorerna, producerar mer diskriminativa FC-deskriptorer, och avsevärt förbättrar re-ID noggrannheten. På exempelvis Market-1501-datauppsättningen förbättras rank-1-noggrannheten från 55,3 % till 80,5 % för CaffeNet och från 73,8 % till 82,3 % för CaffeNet.
I REF används singular vektornedbrytning för att iterativt integrera ortogonalitetsbegränsningen i CNN-utbildning för bildsökning.
SVDNet for Pedestrian Retrieval
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}