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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 891 - 902 (12page)
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The Re-Identification(Re-ID) is one of the most popular researches in the field of computer vision due to a variety of applications. To achieve a high-level re-identification performance, recently other methods have developed the deep learning based networks that are specialized for only person or vehicle. However, most of the current methods are difficult to be used in real-world applications that require re-identification of both person and vehicle at the same time. To overcome this limitation, this paper proposes a deep neural network learning method that combines triplet and softmax loss to improve performance and re-identify people and vehicles simultaneously. It’s possible to learn the detailed difference between the identities(IDs) by combining the softmax loss with the triplet loss. In addition, weights are devised to avoid bias in one-side loss when combining. We used Market-1501 and DukeMTMC-reID datasets, which are frequently used to evaluate person re-identification experiments. Moreover, the vehicle re-identification experiment was evaluated by using VeRi-776 and VehicleID datasets. Since the proposed method does not designed for a neural network specialized for a specific object, it can re-identify simultaneously both person and vehicle. To demonstrate this, an experiment was performed by using a person and vehicle re-identification dataset together.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안한 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Q. Leng, M. Ye, and Q. Tian, “A Survey of Open-world Person Re-identification,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 30, No. 4, pp. 1092-1108, 2019.
S.D. Khan and H. Ullah, “A Survey of Advances in Vision-based Vehicle Re-identification,” Computer Vision and Image Understanding, Vol. 182, pp. 50-63, 2019.
P. Khorramshahi, A. Kumar, N. Peri, S.S. Rambhatla, J.C. Chen, and R. Chellappa, “A Dual-path Model with Adaptive Attention for Vehicle Re-identification,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 6132-6141, 2019.
I.O. de Oliveira, K.V. Fonseca, and R. Minetto, “A Two-stream Siamese Neural Network for Vehicle Re-identification by Using Non- Overlapping Cameras,” Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 669-673, 2019.
Y. Sun, L. Zheng, Y. Yang, Q. Tian, and S. Wang, “Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling (and a Strong Convolutional Baseline),” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 480-496, 2018.
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Y. Sun, L. Zheng, Y. Yang, Q. Tian, and S. Wang, “Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling (and a Strong Convolutional Baseline),” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 480-496, 2018.
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