MVB: 用于行李重识别的大规模数据集与融合孪生网络
计算机视觉与模式识别
2019-07-29 v1
摘要
本文提出一个名为 MVB (多视角行李) 的新数据集,用于行李重识别 (ReID) 任务,其与行人重识别有本质区别。MVB 的特征有三方面。首先,MVB 是首个公开发布的大规模数据集,包含 4519 个行李身份和 22660 张标注行李图像及其表面材质标签。其次,所有行李图像由专门设计的多视角相机系统采集,以处理姿态变化和遮挡,从而尽可能完整地获取行李表面的三维信息。第三,考虑到行李可能具有非常相似的外观,且数据在两个真实机场环境中采集、成像因素差异显著,MVB 具有显著的类间相似性与类内差异性。此外,我们提出一种融合孪生网络作为基线模型并评估其性能。在 MVB 上进行了实验与案例分析。
引用
@article{arxiv.1907.11366,
title = {MVB: A Large-Scale Dataset for Baggage Re-Identification and Merged Siamese Networks},
author = {Zhulin Zhang and Dong Li and Jinhua Wu and Yunda Sun and Li Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11366},
year = {2019}
}