面向行人搜索的上下文图学习
计算机视觉与模式识别
2019-04-04 v1
摘要
基于深度卷积神经网络的行人重识别已取得巨大进展。然而，以往大多数方法侧重于学习个体外观特征嵌入，模型难以应对不同光照、大幅姿态变化以及遮挡等困难情形。在本工作中，我们更进一步，考虑利用上下文信息用于行人搜索。对于探针-画廊对，我们首先提出一个上下文实例扩展模块，该模块采用相对注意力模块来搜索并过滤场景中有用的上下文信息。我们还构建了一个图学习框架，以有效利用上下文对来更新目标相似度。这两个模块建立在联合检测与实例特征学习框架之上，提升了所学特征的判别力。所提框架在两个广泛使用的行人搜索数据集上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1904.01830,
title = {Learning Context Graph for Person Search},
author = {Yichao Yan and Qiang Zhang and Bingbing Ni and Wendong Zhang and Minghao Xu and Xiaokang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01830},
year = {2019}
}
备注
To appear in CVPR 2019