COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identification
2020-05-19 19:29:36
Paper: https://arxiv.org/pdf/2005.07862.pdf
Dataset:
1. Background and Motivation:
本文提出一种新的行人在识别，并且是换衣服的再识别任务：给定 prob 和 衣服模板，到 gallery 中去匹配。
此外，作者设计了一个 baseline 方法来结合衣服的特征 和 行人的生物特征，联合起来进行再识别。为了完成这个任务，作者提出了一个新的行人换衣服的数据集，数据处理方法如下所示：
大致可以总结为如下几个步骤：
1). Person Clustering: 利用 reid 算法进行聚类，然后手工扔掉 outlinear 的图像；
2). Face Detection：选择一张作为 anchor image，然后对其进行人脸检测；
3). Face Retrieval：利用 FaceNet 抽取人脸特征，选择 top-k 近邻的图像；
4). Manual Annotation：手动选择真正匹配的行人图像。
作者对行人选择 2-3 个衣服，然后每一个衣服包含 2-5 张图像。
2. Biometric-Clothes Network (BC-Net)：
有了上述图像，作者设计了如下的网络结构来学习行人生物特征 和 衣服的特征，进行检索。该模块包含两个部分：
如上图所示，一个是对行人提取生物特征，一个是学习衣服的特征。
作者提到，在 BC-Net 中，衣服检测器 和 特征提取器是分别进行训练的。
