基于视频的卷积注意力用于行人重识别
计算机视觉与模式识别
2019-10-14 v1 机器学习
机器学习
摘要
在本文中，我们考虑基于视频的行人重识别问题，即关联由不同且不重叠的摄像头捕获的同一人的视频的任务。我们提出了一种 Siamese 框架，其中待重识别行人和候选行人的视频帧由两个相同的网络处理，产生相似度分数。我们引入注意力机制以在帧级别（空间信息）和视频级别（由序列中特定帧的重要性给出的时间信息）捕获相关信息。我们方法的新颖之处之一在于对帧和视频级别的联合并发处理，从而提供了非常简单的架构。尽管如此，我们的方法在具有挑战性的 iLIDS-VID 数据集上取得了优于最先进方法的性能。
引用
@article{arxiv.1910.04856,
title = {Video-Based Convolutional Attention for Person Re-Identification},
author = {Marco Zamprogno and Marco Passon and Niki Martinel and Giuseppe Serra and Giuseppe Lancioni and Christian Micheloni and Carlo Tasso and Gian Luca Foresti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.04856},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 2 figures. Accepted by ICIAP2019, 20th International Conference on IMAGE ANALYSIS AND PROCESSING, Trento, Italy, 9-13 September, 2019