Personre-identifikation (re-id) står inför två stora utmaningar: bristen på korsvisa parade träningsdata och lärande diskriminativa identitetskänsliga och vyinvarianta funktioner i närvaro av stora utgör variationer. I detta arbete tar vi itu med båda problemen genom att föreslå en ny djup person bildgenerering modell för att syntetisera realistiska person bilder beroende på pose. Modellen är baserad på ett generativt kontraarialt nätverk (GAN) och används specifikt för pose normalization i re-id, vilket kallas pose-normalization GAN (PN-GAN). Med de syntetiserade bilderna kan vi lära oss en ny typ av djup re-id-funktion fri från påverkan av pose-variationer. Vi visar att denna funktion är stark på egen hand och i hög grad kompletterar funktioner som lärts sig med de ursprungliga bilderna. Viktigt är att vi nu har en modell som generaliserar till alla nya re-id dataset utan att behöva samla in några träningsdata för modell finjustering, vilket gör en djup re-id modell verkligt skalbar. Omfattande experiment på fem riktmärken visar att vår modell överträffar de toppmoderna modellerna, ofta betydligt. I synnerhet, de funktioner som lärts på Market-1501 kan uppnå en Rank-1 noggrannhet på 63,61% på VIPeR utan någon modell finjustering, slå nästan alla befintliga modeller finjusterade på datasetet.
En pose-normalized person re-identification ram baserad på Generative Adversarial Network föreslås av REF.
Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}