大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3...大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3个优点:1)利用注意力掩码提取部件特征,解决部件不对齐问题;2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重,设计可解释权重生成模块(Interpretable weight generation module,IWM);3)提出显著部件三元损失(Salient part triplet loss,SPTL)用于IWM的训练,提高识别精度和可解释性.在3个主流数据集上进行实验,验证所提出的方法优于现有行人重识别方法.最后通过一项人群主观测评比较IWM生成可解释权重的相对大小与人类直观判断得分,证明本方法具有良好的可解释性.展开更多
针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transfor...针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。展开更多
基于监督学习的行人再识别方法需要大量人工标注的数据,对于实际应用并不适用。为了降低大规模行人再识别的标注成本,提出了一种基于支持对挖掘主动学习(support pair active learning, SPAL)的行人再识别方法。具体地,建立了一种无监...基于监督学习的行人再识别方法需要大量人工标注的数据,对于实际应用并不适用。为了降低大规模行人再识别的标注成本,提出了一种基于支持对挖掘主动学习(support pair active learning, SPAL)的行人再识别方法。具体地,建立了一种无监督主动学习框架,在该框架中设计了一种双重不确定性选择策略迭代地挖掘支持样本对并提供给标注者标注;其次引入了一种约束聚类算法,将有标签的支持样本对的关系传播到其他无标签的样本中;最后提出了一种由无监督对比损失和监督支持样本对损失组成的混合学习策略来学习具有判别性的特征表示。在大规模行人再识别数据集MSMT17上,该方法相比于当前最先进的方法,标注成本降低了64.0%,同时mAP和rank1分别提升了11.0%和14.9%。大量实验结果表明,该方法有效地降低了标注成本并且优于目前最先进的无监督主动学习行人再识别方法。展开更多
针对复杂环境下行人细节特征不明显、姿态多变等情况造成的行人重识别(person-reidentification,ReID)算法精度不高的问题,提出了一种基于多粒度特征提取与特征融合的ReID网络。首先,在主干网络输入和输出端采用两种粒度的划分方式获取...针对复杂环境下行人细节特征不明显、姿态多变等情况造成的行人重识别(person-reidentification,ReID)算法精度不高的问题,提出了一种基于多粒度特征提取与特征融合的ReID网络。首先,在主干网络输入和输出端采用两种粒度的划分方式获取图像的局部特征。其次,引入空间变换网络(spatial transformation network,STN)对输入全局图像进行空间对齐,对局部图像进行特征增强。最后,采用局部特征融合的方式来挖掘特征之间的关联信息,提升模型对相似样本的识别能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集上均取得了良好的识别效果。在Market-1501数据集上的平均查准率(mean average precision,mAP)和首次查准率(Rank-1)分别为84.87%和94.45%,通过和目前主流的ReID算法相比,本文所提方法具有更优的识别效果。展开更多
文摘针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。
文摘具有混合记忆的自步对比学习(Self-paced Contrastive Learning,SpCL)通过集群聚类生成不同级别的伪标签来训练网络,取得了较好的识别效果,然而该方法从源域和目标域中捕获的行人数据之间存在典型的分布差异,使得训练出的网络不能准确区别目标域和源域数据域特征。针对此问题,提出了双分支动态辅助对比学习(Dynamic Auxiliary Contrastive Learning,DACL)框架。该方法首先通过动态减小源域和目标域之间的局部最大平均差异(Local Maximum Mean Discrepancy,LMMD),以有效地学习目标域的域不变特征;其次,引入广义均值(Generalized Mean,GeM)池化策略,在特征提取后再进行特征聚合,使提出的网络能够自适应地聚合图像的重要特征;最后,在3个经典行人重识别数据集上进行了仿真实验,提出的DACL与性能次之的无监督域自适应行人重识别方法相比,mAP和rank-1在Market1501数据集上分别增加了6.0个百分点和2.2个百分点,在MSMT17数据集上分别增加了2.8个百分点和3.6个百分点,在Duke数据集上分别增加了1.7个百分点和2.1个百分点。
文摘基于监督学习的行人再识别方法需要大量人工标注的数据,对于实际应用并不适用。为了降低大规模行人再识别的标注成本,提出了一种基于支持对挖掘主动学习(support pair active learning, SPAL)的行人再识别方法。具体地,建立了一种无监督主动学习框架,在该框架中设计了一种双重不确定性选择策略迭代地挖掘支持样本对并提供给标注者标注;其次引入了一种约束聚类算法,将有标签的支持样本对的关系传播到其他无标签的样本中;最后提出了一种由无监督对比损失和监督支持样本对损失组成的混合学习策略来学习具有判别性的特征表示。在大规模行人再识别数据集MSMT17上,该方法相比于当前最先进的方法,标注成本降低了64.0%,同时mAP和rank1分别提升了11.0%和14.9%。大量实验结果表明,该方法有效地降低了标注成本并且优于目前最先进的无监督主动学习行人再识别方法。
文摘针对复杂环境下行人细节特征不明显、姿态多变等情况造成的行人重识别(person-reidentification,ReID)算法精度不高的问题,提出了一种基于多粒度特征提取与特征融合的ReID网络。首先,在主干网络输入和输出端采用两种粒度的划分方式获取图像的局部特征。其次,引入空间变换网络(spatial transformation network,STN)对输入全局图像进行空间对齐,对局部图像进行特征增强。最后,采用局部特征融合的方式来挖掘特征之间的关联信息,提升模型对相似样本的识别能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集上均取得了良好的识别效果。在Market-1501数据集上的平均查准率(mean average precision,mAP)和首次查准率(Rank-1)分别为84.87%和94.45%,通过和目前主流的ReID算法相比,本文所提方法具有更优的识别效果。
文摘行人再识别(person re-identification,Person ReID)指利用计算机视觉技术对在一个摄像头的视频图像中出现的某个确定行人在其他时间、不同位置的摄像头中再次出现时能够辨识出来,或在图像或视频库中检索特定行人。行人再识别研究具有强烈的实际需求,在公共安全、新零售以及人机交互领域具有潜在应用,具备显著的机器学习和计算机视觉领域的理论研究价值。行人成像存在复杂的姿态、视角、光照和成像质量等变化,同时也有一定范围的遮挡等难点,因此行人再识别面临着非常大的技术挑战。近年来,学术界和产业界投入了巨大的人力和资源研究该问题,并取得了一定进展,在多个数据集上的平均准确率均值(mean average precision,mAP)有了较大提升,并部分开始实际应用。尽管如此,当前行人再识别研究主要还是侧重于服装表观的特征,缺乏对行人表观显式的多视角观测和描述,这与人类观测的机理不尽相符。本文旨在打破现有行人再识别任务的设定,形成对行人综合性观测描述。为推进行人再识别研究的进展,本文在前期行人再识别研究的基础上提出了人像态势计算的概念(ReID2.0)。人像态势计算以像态、形态、神态和意态这4态对人像的静态属性和似动状态进行多视角观测和描述。构建了一个新的基准数据集Portrait250K,包含250000幅人像和对应8个子任务的手动标记的8种标签,并提出一个新的评价指标。提出的人像态势计算从多视角表观信息对行人形成综合性的观测描述,为行人再识别2.0以及类人智能体的进一步研究提供了参考。
