En av de största begränsningarna för prestanda för videobaserad person re-id är partiellt buller som orsakas av ocklusion, oskärpa och belysning. Eftersom olika rumsliga regioner av en enda ram har olika kvalitet, och kvaliteten på samma region varierar också mellan ramar i en spårvidd, är ett bra sätt att ta itu med problemet att effektivt aggregera kompletterande information från alla ramar i en sekvens, med hjälp av bättre regioner från andra ramar för att kompensera inflytandet från en bildregion med dålig kvalitet. För att uppnå detta föreslår vi ett nytt regionbaserat kvalitetsskattningsnätverk (RQEN), där en genial utbildningsmekanism möjliggör ett effektivt lärande för att extrahera kompletterande regionbaserad information mellan olika ramar. Jämfört med andra funktionsextraktionsmetoder uppnådde vi jämförbara resultat på 91,8%, 77,1% och 77,83% på PID 2011, iLIDS-VID respektive MARS. För att minska bristen på rena storskaliga personre-id dataset för samhället, bidrar detta dokument också med en ny högkvalitativ dataset, som heter "Labeled Pedestrian in the Wild (LPW)", som innehåller 7 694 tracklets med över 590 000 bilder. Trots sin relativt stora omfattning har kommentarerna också hög renhet. Dessutom är det mer utmanande i följande aspekter: ålder tecken varierar från barndomen till äldre; ställningarna hos människor är olika, inklusive löpning och cykling utöver det normala gångtillståndet.
Sång och al. REF använder sig av en region av hög kvalitet, som förutspås av en regionbaserad kvalitetsförutsägare, för att kompensera för inflytandet från en bildregion med dålig kvalitet.
Region-based Quality Estimation Network for Large-scale Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}