作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下...作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。展开更多
文摘作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。
