Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat dominerande prestanda i personåteridentifiering (Re-ID). Befintliga CNN-baserade metoder använder global genomsnittlig pooling (GAP) för att aggregera mellanliggande konvolutionella funktioner för Re-ID. Denna strategi tar dock endast hänsyn till den första ordningens statistik över lokala särdrag och behandlar lokala särdrag på olika platser lika viktigt, vilket leder till en underoptimal funktionsrepresentation. För att hantera dessa frågor, föreslår vi en ny viktad bilinjär kodning (WBC) modell för lokala funktioner aggregering i CNN-nätverk för att driva mer representativa och diskriminerande funktioner representationer. I specifika, bilinear kodning används för att koda kanal-wise funktion korrelationer för att fånga rikare funktionsinteraktioner. Samtidigt tillämpas ett viktningssystem på den bilinjära kodningen för att anpassa vikterna för lokala funktioner på olika platser baserat på deras betydelse för erkännande, vilket ytterligare förbättrar discriminabiliteten av funktionsaggregation. För att hantera den rumsliga feljusteringsfrågan använder vi ett framträdande delnät för att härleda framträdande kroppsdelar, och tillämpa WBC-modellen på varje del. Den slutliga representationen, som bildas genom att konktentera WBC eonkodade funktioner för varje del, är både diskriminerande och resistent mot rumsliga avvikelser. Experiment på tre riktmärken inklusive Market-1501, DukeMTMC-reID och CUHK03 visar den gynnsamma prestandan av vår metod mot andra state-of-the-art metoder.
Därför används den viktade bilinjära kodmodellen REF för att erhålla mer särskiljande egenskaper.
Weighted Bilinear Coding over Salient Body Parts for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}