Abstrakt. Personåteridentifiering (re-ID) är en mycket utmanande uppgift på grund av stora variationer av pose, synvinkel, belysning och ocklusion. Djupt metriskt lärande ger en tillfredsställande lösning till personen åter-ID genom att träna ett djupt nätverk under övervakning av metriska förluster, t.ex., triplet förlust. Utförandet av djup metrisk inlärning begränsas dock i hög grad av traditionella provtagningsmetoder. För att lösa detta problem, föreslår vi en Hard-Aware Point-to-Set (HAP2S) förlust med en mjuk hård mining system. Baserat på den punkt-till-set triplet förlustramverk, HAP2S förlust adaptivt tilldelar större vikter till hårdare prover. Flera fördelaktiga egenskaper observeras i jämförelse med andra state-of-the-art förlustfunktioner: 1) Noggrannhet: HAP2S förlust uppnår konsekvent högre re-ID noggrannheter än andra alternativ på tre storskaliga referensdatauppsättningar; 2) Robusthet: HAP2S förlust är mer robust mot avvikelser än andra förluster; 3) Flexibilitet: HAP2S förlust inte förlitar sig på en specifik vikt funktion, dvs. olika momentiations av HAP2S förlust är lika effektiva. 4) Generellitet: Utöver personre-ID tillämpar vi den föreslagna metoden för generiska djupgående metriska lärande riktmärken inklusive CUB-200-2011 och Cars196, och även uppnå state-of-the-art resultat.
Yu m.fl. I REF föreslås ett system för utvinning av mjukt, hårt prov genom att man anpassar vikterna till hårda prov.
Hard-Aware Point-to-Set Deep Metric for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}