视频行人重识别：奇妙技术与何处寻
计算机视觉与模式识别
2019-12-18 v1
摘要
在不显式使用人脸识别的情况下从多个摄像机视角识别同一人的能力正受到商业和学术界的关注。当前的现状解决方案基于注意力神经模型。在本文中，我们提出了 Attention 与 CL 损失，它是中心损失与在线软挖掘（OSM）损失的混合，叠加于基于时间注意力的神经网络之上的注意力损失。所提出的损失函数结合训练用的诸多技巧（bag-of-tricks）在常用行人重识别数据集 MARS 和 PRID 2011 上超越了当前最优（SOTA）。我们的源代码已在 github 上公开。
引用
@article{arxiv.1912.05295,
title = {Video Person Re-ID: Fantastic Techniques and Where to Find Them},
author = {Priyank Pathak and Amir Erfan Eshratifar and Michael Gormish},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05295},
year = {2019}
}
备注
2 Page (Student Abstract) accepted in AAAI-20