面向多目标多摄像头跟踪与重识别的特征
计算机视觉与模式识别
2018-03-30 v1
摘要
多目标多摄像头跟踪(MTMCT)通过多个摄像头拍摄的视频跟踪许多人。行人重识别(Re-ID)从图库中检索与查询行人图像相似的人物图像。我们用卷积神经网络为MTMCT和Re-ID学习良好的特征。我们的贡献包括用于训练的自适应加权三元组损失，以及一种用于困难身份挖掘的新技术。我们的方法在DukeMTMC跟踪基准以及Market-1501和DukeMTMC-ReID重识别基准上均优于当前最优方法(SOTA)。我们考察了良好的Re-ID与良好的MTMCT分数之间的相关性，并进行了消融实验以阐明系统主要组件的贡献。代码已公开。
引用
@article{arxiv.1803.10859,
title = {Features for Multi-Target Multi-Camera Tracking and Re-Identification},
author = {Ergys Ristani and Carlo Tomasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.10859},
year = {2018}
}
备注
Accepted as spotlight at CVPR 2018