【摘 要】
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行人重识别(ReID)旨在跨摄像头检索特定人员。尽管近年来随着深度学习的成功,取得了很大的进展,但仍然面临着行人姿势改变、分辨率不同、外观相似等问题带来的挑战,因此在识
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行人重识别(ReID)旨在跨摄像头检索特定人员。尽管近年来随着深度学习的成功,取得了很大的进展,但仍然面临着行人姿势改变、分辨率不同、外观相似等问题带来的挑战,因此在识别过程中需要定位行人有判别力的特征。要找到能够分辨不同行人的线索有时并非易事,考虑到这一事实,本文提出了一种自我监督机制,即让模型先定位信息区域,然后让网络判断找到的信息区域是否合理,以此促进网络提取更好的特征。大量的实验表明,本文所提出的方法有助于模型发现有判别力的线索,在两个ReID常用数据集(Market1501和DukeMTMC-reID)上较基线有显著的改进。
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