神经人物搜索机
计算机视觉与模式识别
2017-07-24 v1
摘要
在本工作中，我们研究了自然场景中的人物搜索问题。我们不是将查询与以查询无关方式生成的所有候选区域进行比较，而是提出通过在每一步递归搜索中充分利用查询信息和上下文线索，从整幅图像递归地缩小搜索区域，直至实现对目标人物的精确定位。我们开发了神经人物搜索机 (NPSM) 来实现人物搜索的这种递归定位。得益于其神经搜索机制，NPSM 能够自动地将其关注点从一个宽松区域选择性地缩小到包含目标的更紧凑区域。在此过程中，NPSM 采用内部原始记忆组件来记忆查询表示，从而调节注意力并增强其对其他干扰区域的鲁棒性。在两个基准数据集 CUHK-SYSU Person Search 数据集和 PRW 数据集上的评估表明，我们的方法在 mAP 和 top-1 评估协议下均能优于当前 SOTA。
引用
@article{arxiv.1707.06777,
title = {Neural Person Search Machines},
author = {Hao Liu and Jiashi Feng and Zequn Jie and Karlekar Jayashree and Bo Zhao and Meibin Qi and Jianguo Jiang and Shuicheng Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06777},
year = {2017}
}
备注
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