基于分辨率的特征蒸馏用于跨分辨率行人重识别
计算机视觉与模式识别
2021-09-17 v1 人工智能
摘要
行人重识别（re-id）旨在跨不同摄像机视角检索相同身份的图像。由于感兴趣行人与摄像机之间距离不同会产生分辨率失配，这在现实场景中显著降低了重识别性能。现有多数方法将重识别任务视为低分辨率问题，即在高分辨率图像库中搜索低分辨率查询图像。若干方法采用图像超分辨率技术生成高分辨率图像，但忽略了图像库图像的多分辨率特性，而后者是更真实的场景。本文引入通道相关性以改进从退化数据中学习特征。此外，为克服多分辨率问题，我们提出一种基于分辨率的特征蒸馏（RFD）方法。该方法通过从用于计算距离矩阵的最终特征向量中滤除与分辨率相关的特征，学习分辨率不变特征。我们在两个合成创建的数据集和一个具有真实退化的原始多分辨率数据集上测试了所提方法。当图像库中存在多分辨率时，我们的方法提升了性能，并且在单分辨率（低分辨率重识别）情况下取得了可比的结果。
引用
@article{arxiv.2109.07871,
title = {Resolution based Feature Distillation for Cross Resolution Person Re-Identification},
author = {Asad Munir and Chengjin Lyu and Bart Goossens and Wilfried Philips and Christian Micheloni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07871},
year = {2021}
}
备注
9 pages