
摘要
在本文中,我们提出了一种称为对齐重识别(AlignedReID)的新方法,该方法提取一个全局特征,该特征与局部特征联合学习。全局特征学习从局部特征学习中获益良多,后者通过计算两组局部特征之间的最短路径来执行对齐/匹配,而无需额外的监督。经过联合学习后,我们仅保留全局特征以计算图像之间的相似度。我们的方法在Market1501数据集上达到了94.4%的首位命中率,在CUHK03数据集上达到了97.8%的首位命中率,显著优于现有最先进的方法。此外,我们还评估了人类水平的表现,并证明我们的方法是首个在广泛使用的行人重识别(Person ReID)数据集Market1501和CUHK03上超越人类水平的方法。
代码仓库
huanghoujing/AlignedReID-Re-Production-Pytorch
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Phoebe-star/AlignedReID
tf
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shubhamtyagii/Aligned_Reid
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abhishirk/Aligned_ReId
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h4veFunCodin9/Aligned_ReID
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基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| person-re-identification-on-cuhk-sysu | AlignedReID | MAP: 94.4 Rank-1: 95.7 |
| person-re-identification-on-cuhk03 | AlignedReID (RK) | Rank-1: 97.8 Rank-10: 99.8 Rank-5: 99.6 |
| person-re-identification-on-cuhk03-c | Aligned++ | Rank-1: 7.99 mAP: 4.87 mINP: 0.56 |
| person-re-identification-on-market-1501 | AlignedReID (RK) | Rank-1: 94.4 mAP: 90.7 |
| person-re-identification-on-market-1501-c | Aligned++ | Rank-1: 31.00 mAP: 10.95 mINP: 0.32 |