用于行人重识别的分支协作OSNet
计算机视觉与模式识别
2020-06-15 v1
摘要
多分支被广泛研究用于学习丰富的特征表征以进行行人重识别（Re-ID）。本文中，我们提出一种基于OSNet的分支协作架构，称为BC-OSNet，用于行人Re-ID。通过堆叠四个协作分支，即全局分支、局部分支、关系分支与对比分支，我们获得用于行人Re-ID的强大特征表征。大量实验表明，所提BC-OSNet在三个流行数据集（包括Market-1501、DukeMTMC-reID与CUHK03）上取得了最先进的性能。特别地，其在CUHK03_labeled上达到了84.0%的mAP与87.1%的rank-1准确率。
引用
@article{arxiv.2006.07206,
title = {Branch-Cooperative OSNet for Person Re-Identification},
author = {Lei Zhang and Xiaofu Wu and Suofei Zhang and Zirui Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07206},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 3 figures and 5 tables