面向红外-彩色行人重识别的域对抗训练
计算机视觉与模式识别
2020-03-10 v1 机器学习
摘要
行人重识别（re-ID）因其在视频监控中的作用而成为计算机视觉中非常活跃的研究领域。当前，大多数方法仅处理彩色图像间的匹配任务。然而，在光照不足环境中，闭路电视摄像机会切换至红外成像，因此开发能够正确地在红外与彩色图像间进行匹配的系统实属必要。本文中，我们提出一个部件特征提取网络，以更好地聚焦于跨红外与彩色模态均可见的行人身上的细微独特特征。为训练模型，我们提出域对抗特征学习框架的一种新变体。通过大量实验，我们表明我们的方法优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2003.04191,
title = {Domain Adversarial Training for Infrared-colour Person Re-Identification},
author = {Nima Mohammadi Meshky and Sara Iodice and Krystian Mikolajczyk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04191},
year = {2020}
}