Video Person Re-ID: Fantastische Techniken und wo man sie findet

Die Fähigkeit, dieselbe Person aus mehreren Kamerasichten zu identifizieren, ohne explizit die Gesichtserkennung zu nutzen, erzeugt sowohl kommerzielles als auch akademisches Interesse. Die derzeitigen Lösungen basieren auf Aufmerksamkeits-Neural-Netzwerken. In diesem Paper stellen wir Attention and CL loss vor, eine Hybrid-Verlustfunktion, die aus einem Zentrum-Verlust und einem Online Soft Mining (OSM)-Verlust besteht und zusätzlich zum Aufmerksamkeitsverlust in einem zeitbasierten Aufmerksamkeits-Neural-Netzwerk integriert wird. Die vorgeschlagene Verlustfunktion, kombiniert mit einer Reihe von „bag-of-tricks“-Techniken für das Training, übertrifft die State-of-the-Art-Leistung auf den gängigen Person Re-ID-Datensätzen MARS und PRID 2011. Der Quellcode ist öffentlich auf GitHub verfügbar.