地面到空中行人搜索：基准数据集与方法
计算机视觉与模式识别
2023-08-25 v1
摘要
本工作中，我们构建了用于地面到空中行人搜索的大规模数据集 G2APS，包含 31,770 张图像、260,559 个标注边界框，对应同时出现在无人机与地面监控摄像机中的 2,644 个身份。据我们所知，这是首个面向跨平台智能监控应用的数据集，其中无人机可作为地面监控摄像机的强力补充。为更真实地模拟实际跨平台地面到空中监控场景，监控摄像机固定距地面约 2 米，而无人机在不同位置以多种视角、飞行姿态和飞行模式拍摄行人视频。因此，该数据集具有以下独特特征：1）跨平台摄像机中查询与库行人图像间剧烈的视角变化；2）在 9 种丰富真实场景下行人图像的分辨率、姿态与视角多样。基于 G2APS 基准数据集，我们对当前两步式与端到端行人搜索方法进行了详细分析，并进一步提出一种在 ReID 网络头部简单而有效的知识蒸馏方案，在 G2APS 及此前两个公开行人搜索数据集 PRW 和 CUHK-SYSU 上均取得最先进性能。数据集与源代码发布于 \url{https://github.com/yqc123456/HKD_for_person_search}。
引用
@article{arxiv.2308.12712,
title = {Ground-to-Aerial Person Search: Benchmark Dataset and Approach},
author = {Shizhou Zhang and Qingchun Yang and De Cheng and Yinghui Xing and Guoqiang Liang and Peng Wang and Yanning Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12712},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ACM MM 2023