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  • 论文阅读笔记(三十四)【CVPR2019】:Dissecting Person Re-identification from the Viewpoint of Viewpoint

    Introduction

    影响reid效果的众多因素包括:视角、姿态、遮挡、背景等。当前主要研究方向在于寻找更好的识别算法,但对于这些因素如何影响识别效果还没有足够的认知。本文主要关注的是视角如何影响识别效果。

    本文的两大贡献:

    ① 设计了一个大尺度数据生成引擎PersonX,用户设计多样的行人数;

    ② 剖析了视角因素是如何影响行人重识别。

    A Controllable Person Generation Engine

    PersonX效果图:

     通过实验比较,该数据集与真实环境数据集有相近的训练效果。

    Evaluation of Viewpoint

    (1)视角分布对于训练模型的影响:

    数据集构成:

    每个ID由两组数据,以下为数据组构成: 

    对照组1:每个ID随机选取一半视角(两组互相独立);

    对照组2:每个ID随机选取一半视角(两组视角相同);

    实验组:每个ID选取视角连续且相同。

    图片来源:知乎行人重识别专栏——sxx的文章【传送门

    实验结果:

    结果表明:单一视角的训练效果不如多视角;单一视角中侧边视角的效果优于前后视角。

    (2)Query的视角对于检索结果的影响:

    实验结果:query中采用左右视角能带来更高的准确率。

    (3)Gallery的视角对于检索结果的影响:

    实验分组:

    实验组1:移除跟query视角相同的3张图片;

    对照组1:随机移除3张图片;

    实验组1:移除跟query视角相同的5张图片;

    对照组1:随机移除5张图片;

    实验组1:移除跟query视角相同的9张图片;

    对照组1:随机移除9张图片;

    实验结果:query和gallery视角不同会带来检索上的困难。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/orangecyh/p/12743332.html
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