Référence: Coeur de la machine
L'article a été publié au début de 2020. L'auteur a examiné 245 articles pour la ré-identification des piétons (ré-identification de la personne) au cours des deux ou trois dernières années, classés comme ReID en monde fermé et ReID en monde ouvert. Le développement donne plusieurs indications précieuses et est la plus récente revue ReID à lire.
Informations sur l'auteur de cet article:
La figure suivante montre les cinq étapes principales de la technologie ReID résumées par l'auteur:
1) Collecte de données;
2) génération de boîtier;
3) annotation des données de formation;
4) Formation modèle;
5) Récupération des piétons
L'auteur divise la technologie ReID en deux sous-ensembles principaux: monde fermé et monde ouvert: on
peut voir qu'en termes de données hétérogènes, si l'annotation est complète et si elle contient du bruit, etc., Open World ReID est plus proche de l'application pratique.
Technologie ReID en monde fermé
1) Méthode d'apprentissage de la représentation des caractéristiques:
2) Conception de la fonction de perte dans l'apprentissage métrique:
De plus, dans la stratégie de formation, un échantillonnage de données avec des échantillons non équilibrés doit être envisagé.
3) Optimisation du reclassement (reclassement):
Statistiques des ensembles de données couramment utilisés dans le monde fermé ReID:
Visualisation de la précision de la méthode SOTA sur les quatre ensembles de données de la méthode ReID basée sur l'image: Visualisation de la précision de la méthode SOTA sur les quatre ensembles de données de la
méthode ReID basée sur la vidéo
Méthode ReID en monde ouvert
1) ReID de données hétérogènes
Basé sur ReID profond;
Texte à l'image ReID;
Visible à infrarouge ReID;
ReID à résolution croisée;
2) ReID de bout en bout
ReID de l'image / vidéo pure;
ReID suivi par plusieurs caméras;
3) ReID semi-supervisé et non supervisé
Statistiques de la méthode ReID SOTA non supervisée:
4) ReID robuste au bruit
5) Ouvrir la collection ReID
Perspectives
L'auteur propose un nouveau standard d'évaluation mINP pour mesurer la qualité de l'algorithme ReID:
Basée sur l'algorithme SOTA BagTricks, la méthode AWG est proposée:
La méthode AGW a permis d'améliorer considérablement la précision de plusieurs grands ensembles de données:
La méthode AGW est très digne de référence, l'auteur s'attend à ce qu'elle devienne une base de référence solide pour les futures recherches ReID, et le code sera open source.
Adresse de la thèse:
https://arxiv.org/abs/2001.04193v1
Adresse open source AGW:
https://github.com/mangye16/ReID-Survey
