大规模行人检索竞赛
计算机视觉与模式识别
2019-03-07 v1
摘要
大规模行人检索竞赛（LSPRC）主要关注行人检索，这是监控智能视觉系统中的一个重要终端应用。行人检索旨在利用特定视觉属性或图像搜索感兴趣的目标。真实场景中的低图像质量、多摄像头视角、大姿态变化及遮挡使其成为一个具有挑战性的问题。通过提供真实场景中的大规模监控数据以及更贴近实际应用的标准评估方法，该竞赛旨在提升相关算法的鲁棒性，并进一步满足实际应用中的复杂情况。LSPRC包含两类任务，即基于属性的行人检索（PR-A）与基于重识别（ReID）的行人检索（PR-ID）。采用常规评估指标即平均精度均值（mAP）来衡量两类任务在不同尺度、姿态和遮挡下的性能。同时引入系统评估方法，以评估将两类任务相关算法与行人检测算法集成至大规模视频解析平台（名为ISEE）的行人检索系统。
引用
@article{arxiv.1903.02137,
title = {Large-Scale Pedestrian Retrieval Competition},
author = {Da Li and Zhang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02137},
year = {2019}
}