Trots de anmärkningsvärda framsteg som gjorts på senare tid lider återidentifieringen (Re-ID) fortfarande av de fall där de diskriminerande kroppsdelarna saknas. För att lindra sådana fall, föreslår vi en enkel men effektiv Horisontell Pyramid Matching (HPM) strategi för att fullt ut utnyttja olika partiell information om en viss person, så att rätt person kandidater fortfarande kan identifieras även vissa viktiga delar saknas. Inom HPM gör vi följande bidrag för att producera en mer robust funktionsrepresentation för Re-ID-uppgiften: 1) vi lär oss att klassificera med hjälp av partiella funktionsrepresentationer på olika horisontella pyramidskalor, vilket framgångsrikt förbättrar discriminativa egenskaper hos olika persondelar; 2) vi utnyttjar genomsnittliga och max pooling strategier för att redovisa personspecifik diskriminativ information på ett globalt-lokalt sätt. För att validera effektiviteten av den föreslagna HPM, utförs omfattande experiment på tre populära riktmärken, inklusive Market-1501, DukeMTMC-ReID och CUHK03. Framför allt uppnår vi MAP-poäng på 83,1 %, 74,5 % och 59,7 % på dessa riktmärken, som är de nya toppmoderna. Vår kod finns på Github.
Dessutom föreslogs horisontella pyramidmatchning (HPM) Ref att man skulle använda partiella funktionsrepresentationer på olika horisontella pyramidskalor för att förbättra de olika persondelarnas särskiljande egenskaper.
Horizontal Pyramid Matching for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}