I den här artikeln går vi igenom två populära konvolutionella neurala nätverk i personre-identifikation (re-ID): verifierings- och identifieringsmodeller. De två modellerna har sina respektive fördelar och begränsningar på grund av olika förlustfunktioner. Här kastar vi ljus över hur man kombinerar de två modellerna för att lära sig mer diskriminerande fotgängardeskriptorer. Särskilt föreslår vi ett Siamese-nätverk som samtidigt beräknar identifieringsförlusten och verifieringsförlusten. Med tanke på ett par träningsbilder förutsäger nätverket identiteten på de två indatabilderna och om de tillhör samma identitet. Vårt nätverk lär sig en diskriminerande inbäddning och en likhet mätning på samma gång, vilket tar full användning av re-ID kommentarer. Vår metod kan enkelt tillämpas på olika förtränade nätverk. Även om det är enkelt, förbättrar den lärda inbäddningen den senaste prestandan på två offentliga person re-ID riktmärken. Vidare visar vi att vår arkitektur också kan tillämpas på bildsökning. Koden finns på https://github.com/layumi/2016_person_re-ID. 13:2 Z. Zheng et al. Nyligen har CNN visat potential för att lära sig toppmoderna funktioner inbäddade eller djupa mått [5, 18, 38, 43, 44, 47, 56]. Som visas i figur 1 finns det två huvudtyper av CNN-strukturer: verifieringsmodeller och identifieringsmodeller. De två modellerna är olika när det gäller inmatning, funktionsutdragning och förlustfunktion för träning. Vår motivation är att kombinera de två modellernas styrkor och lära oss en mer diskriminerande fotgängarbädd.
Zheng m.fl. I REF föreslås ett nytt siamesiska nätverk som samtidigt beräknar identifieringsförlust och verifieringsförlust, som lär sig en diskriminerande inbäddning och en likhetsmätning på samma gång.
A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Reidentification
{'venue': 'TOMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}