《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于深度學習的行人重識別研究綜述

Research on person re-identification based on deep learning

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作者 馮霞,杜佳浩,段儀濃,劉才華
機構 中國民航大學 a.計算機科學與技術學院;b.民航信息技術科研基地,天津 300300
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文章編號 1001-3695(2020)11-004-3220-07
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0514
摘要 隨著深度學習的發展,研究人員開始探索將深度學習應用于行人重識別任務并提出了大量方法,隨之也迎來了新的挑戰。為系統地了解這一領域的研究現狀和發展趨勢,首先對行人重識別任務以及存在的問題進行簡單介紹;其次,根據訓練方式的不同,分別探討監督學習、半監督學習/弱監督學習以及無監督學習上行人重識別任務的研究進展,并根據現有研究熱度介紹生成對抗網絡和注意力機制在行人重識別上的應用;之后,列舉了該領域中常用的經典數據集,并對比了深度模型在這些經典數據集(Market-1501、CUHK03等)上的表現;最后,對行人重識別領域的未來方向進行了展望。
關鍵詞 行人重識別; 監督學習; 半監督學習; 弱監督學習; 無監督學習
基金項目 中央高?;究蒲袠I務經費中國民航大學專項資金資助項目(3122018C024)
天津市自然科學基金資助項目(18JCYBJC85100)
中國民航大學科研啟動項目(2017QD16X)
本文URL http://www.gvztwvrl.buzz/article/01-2020-11-004.html
英文標題 Research on person re-identification based on deep learning
作者英文名 Feng Xia, Du Jiahao, Duan Yinong, Liu Caihua
機構英文名 a.College of Computer Science & Technology,b.Civil Aviation Information Technology Research Base,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China
英文摘要 With the development of deep learning, researchers began to explore the application of deep learning to person reidentification tasks and proposed a large number of methods, which also ushered in new challenges. In order to facilitate scholars to systematically understand the research status and development trends in this field, this paper firstly introduced the person reidentification task and existing problems. Secondly, according to training methods, it discussed the research progress of the supervised learning, semi-supervised learning/weak supervision learning and unsupervised learning for the person re-identification task. It introduced the application of GAN(generative adversarial network) and attention mechanism in person re-identification following recent research hotspots. After that, it enumerated some commonly used data sets(Market-1501, CUHK03, etc. ) and their performance in this field. Finally, this paper looked forward to the future research direction of person re-identification.
英文關鍵詞 person re-identification; supervised learning; semi-supervised learning; weakly supervised learning; unsupervised learning
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收稿日期 2019/9/3
修回日期 2019/11/1
頁碼 3220-3226,3240
中圖分類號 TP391.41
文獻標志碼 A
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