SCPNet：用于整体与局部行人重识别联合的空间-通道并行网络
计算机视觉与模式识别
2018-10-17 v1
摘要
整体行人重识别（ReID）在过去几年中得到了广泛研究并取得了令人印象深刻的进展。然而，在实际场景中行人常被障碍物或其他行人遮挡，这使得局部行人重识别并非易事。本文提出一种空间-通道并行网络（SCPNet），其中 ReID 特征中的每个通道关注身体的给定空间部位。空间-通道对应关系监督网络学习对整体与局部行人重识别均具判别力的特征。在四个整体 ReID 数据集上训练的单模型在这四个数据集上取得了有竞争力的准确率，并且无需训练即在两个局部 ReID 数据集上优于最先进（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.1810.06996,
title = {SCPNet: Spatial-Channel Parallelism Network for Joint Holistic and Partial Person Re-Identification},
author = {Xing Fan and Hao Luo and Xuan Zhang and Lingxiao He and Chi Zhang and Wei Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06996},
year = {2018}
}
备注
accepted by ACCV 2018