AttributeNet: إعادة تحديد هوية المركبات المُحسّنة بالسمات

تمثّل مهمة التعرف على المركبات المعاد تعيينها (V-ReID) مهمة حاسمة تُركّز على ربط نفس المركبة عبر صور مأخوذة من وجهات نظر كاميرات مختلفة. وقد استكشفت العديد من الدراسات أدلة السمات لتعزيز أداء V-ReID؛ ومع ذلك، يُعدّ نقص التفاعل الفعّال بين الوحدات المرتبطة بالسمات والهدف النهائي لـ V-ReID مشكلة شائعة. في هذا العمل، نقترح طريقة جديدة لاستكشاف المعلومات التمييزية بشكل فعّال من خلال سمات المركبة (مثل اللون والنوع). ونقدّم شبكة تُسمّى AttributeNet (ANet)، التي تستخرج بشكل مشترك ميزات متعلقة بالهوية وميزات سمات المركبة. ونُمكّن التفاعل من خلال استخلاص ميزات سمات مفيدة لـ ReID، ثم دمجها في الميزات العامة لـ ReID لزيادة قدرة التمييز. علاوةً على ذلك، نُقدّم قيدًا جديدًا يُسمّى "قيد التحسين" (Amelioration Constraint - AC)، والذي يشجّع على أن تكون الميزات الناتجة عن إضافة ميزات السمات إلى الميزات العامة لـ ReID أكثر تمييزًا من الميزات العامة الأصلية. وقد قمنا بتوثيق فعالية إطار عملنا على ثلاث مجموعات بيانات صعبة. وأظهرت النتائج التجريبية أن طريقة العمل هذه تحقق أداءً من الدرجة الأولى (state-of-the-art).