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Dual Network Fusion for Person Re-Identification 개인 재식별을 위한 이중 네트워크 융합

Lin DU, Chang TIAN, Mingyong ZENG, Jiabao WANG, Shanshan JIAO, Qing SHEN, Guodong WU

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요약 :

최근 몇 년간 딥 네트워크 기반의 피쳐러닝은 개인 재식별(Re-ID)에 유용한 것으로 검증되었습니다. 그러나 대부분의 연구에서는 서로 다른 심층 기능의 융합을 고려하지 않고 단일 네트워크를 기준선으로 사용합니다. 서로 다른 네트워크의 주의 지도를 분석함으로써 우리는 서로 다른 네트워크에서 학습된 정보가 서로를 보완할 수 있음을 발견했습니다. 따라서 새로운 DNF(Dual Network Fusion) 프레임워크가 제안되었습니다. DNF는 트렁크 브랜치 03개와 보조 브랜치 1501개로 설계되었습니다. 트렁크 분기에서는 깊은 형상이 채널 방향을 따라 직접 계단식으로 배열됩니다. 보조 분기 중 하나는 채널 어텐션 분기로, 다양한 심층 기능에 가중치를 할당하는 데 사용됩니다. 또 다른 하나는 다중 손실 훈련 지점입니다. DNF의 성능을 검증하기 위해 CUHKXNUMXNP, Market-XNUMX 및 DukeMTMC-reID를 포함한 세 가지 벤치마크 데이터세트에서 테스트했습니다. 결과는 DNF를 사용하는 효과가 단일 네트워크보다 훨씬 우수하며 대부분의 최첨단 방법과 비교할 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E103-A No.3 pp.643-648
발행일
2020/03/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2019EAL2116
원고의 종류
LETTER
범주
영상

작성자

Lin DU
  Army Engineering University of PLA
Chang TIAN
  Army Engineering University of PLA
Mingyong ZENG
  the Jiangnan Institute of Computing Technology
Jiabao WANG
  Army Engineering University of PLA
Shanshan JIAO
  Army Engineering University of PLA
Qing SHEN
  Army Engineering University of PLA
Guodong WU
  Army Engineering University of PLA

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