AlignedReID: 사람 재식별에서 인간 수준을 넘어서

본 논문에서는 전역 특징과 지역 특징을 공동으로 학습하여 추출하는 새로운 방법인 AlignedReID를 제안합니다. 전역 특징 학습은 추가적인 감독 없이 두 세트의 지역 특징 사이에서 최단 경로를 계산하여 정렬/매칭을 수행하는 지역 특징 학습에 크게 이점을 얻습니다. 공동 학습 후, 우리는 이미지 간 유사성을 계산하기 위해 전역 특징만 유지합니다. 본 방법은 Market1501 데이터셋에서 94.4%의 순위 1 정확도와 CUHK03 데이터셋에서 97.8%의 순위 1 정확도를 달성하여 기존 최신 방법들을 크게 능가하였습니다. 또한 인간 수준의 성능을 평가하고, 본 방법이 처음으로 Market1501과 CUHK03, 두 개의 널리 사용되는 Person ReID 데이터셋에서 인간 수준의 성능을 초월하였음을 입증하였습니다.