猛读论文6 |【CVPR 2022】Camera-Conditioned Stable Feature Generation for Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification

用于孤立摄像机监督行人重识别的摄像机条件稳定特征生成

动机

常规ReID，对于一个ID，在不同摄像头拍摄的图片上提取跨相机视图不变特征

而 ISCS情况下，无法做到同一个ID采集到不同摄像头图片

由于跨相机样本在人体 Re-ID 模型训练中起着重要作用，而在 ISCS 设置下不存在此类配对图像，因此可以通过生成的图像来补偿丢失的相机视图数据。

• ISCS 独立摄像机监督

 

ISCS设置下没有用于模型训练的跨相机图像对

方法

(1) 为了处理具有挑战性的 ISCS 行人 Re-ID 问题，提出了一种新的管道来显式地生成特征空间中的交叉视图样本，以更好地进行编码器学习。

(2) 按照上面的流程，实例化了一种新方法 CCSFG。编码器 E 和生成器 G 联合优化以进行迭代改进。

(3) 为了在 CCSFG 中实现稳定的联合学习，一种新的生成模型 σ-Reg。 CV AE，提出了详细的分析。所提出的 CCSFG 的有效性通过其在两个 ISCS 人员 ReID 基准数据集上的最新性能得到证明。