一种用于基于视频的行人属性识别的时间注意力方法
计算机视觉与模式识别
2019-10-29 v2
摘要
本文首次通过基于视频的方法解决行人属性识别问题。其挑战主要在于空间与时间建模，以及如何将它们整合以实现有效且动态的行人表征。为解决该问题，提出了一种基于常规神经网络与时间注意力策略的多任务新模型。由于公开可用数据集稀少，我们给出了两个具有扩展属性定义的新型大规模视频数据集，在其上充分展示了基于视频的行人属性识别方法及所提新网络架构的有效性。这两个数据集发布于 http://irip.buaa.edu.cn/mars_duke_attributes/index.html。
引用
@article{arxiv.1901.05742,
title = {A Temporal Attentive Approach for Video-Based Pedestrian Attribute Recognition},
author = {Zhiyuan Chen and Annan Li and Yunhong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.05742},
year = {2019}
}