更强的行人重识别基线
计算机视觉与模式识别
2021-12-03 v1
摘要
行人重识别（re-ID）旨在跨非重叠采集摄像头识别同一感兴趣行人，在视觉监控应用与计算机视觉研究领域中起着重要作用。由于标注无标签数据的身份代价高昂，用有限的收集训练数据拟合一个鲁棒的基于外观的表示提取器对行人重识别至关重要。本工作中，我们提出了一种更强的行人重识别基线（Stronger Baseline），它是当前主流方法即强基线（Strong Baseline）的增强版本，仅做微小修改但具有更快的收敛速度与更高的识别性能。借助 Stronger Baseline，我们在 2021 VIPriors 重识别挑战赛中获得第三名（即 mAP 为 0.94），且未使用基于 ImageNet 的预训练参数初始化及任何额外补充数据集。
引用
@article{arxiv.2112.01059,
title = {Stronger Baseline for Person Re-Identification},
author = {Fengliang Qi and Bo Yan and Leilei Cao and Hongbin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01059},
year = {2021}
}
备注
The third-place solution for ICCV2021 VIPriors Re-identification Challenge