2 个月前

AlignedReID:在人员重识别中超越人类水平的表现

Xuan Zhang; Hao Luo; Xing Fan; Weilai Xiang; Yixiao Sun; Qiqi Xiao; Wei Jiang; Chi Zhang; Jian Sun
AlignedReID:在人员重识别中超越人类水平的表现
摘要

在本文中,我们提出了一种称为对齐重识别(AlignedReID)的新方法,该方法提取一个全局特征,该特征与局部特征联合学习。全局特征学习从局部特征学习中获益良多,后者通过计算两组局部特征之间的最短路径来执行对齐/匹配,而无需额外的监督。经过联合学习后,我们仅保留全局特征以计算图像之间的相似度。我们的方法在Market1501数据集上达到了94.4%的首位命中率,在CUHK03数据集上达到了97.8%的首位命中率,显著优于现有最先进的方法。此外,我们还评估了人类水平的表现,并证明我们的方法是首个在广泛使用的行人重识别(Person ReID)数据集Market1501和CUHK03上超越人类水平的方法。

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