admin管理员组

文章数量:1589756

Bi-directional Interaction Network for Person Search 阅读笔记

CVPR 2020
Wenkai Dong1, 3, Zhaoxiang Zhang1, 2, 3∗, Chunfeng Song1, 3, Tieniu Tan1, 2, 3∗

problem

Due to the large receptive fields in deep networks,文章提到由于网络有着广阔的感受野，导致propsal在crop的时候包含了许多除边界框以外的上下文信息，这些信息会使search网络无法聚焦于人，导致缺乏辨别不同身份的能力。（search需要精确的人的外观信息，在训练时会很容易受到其他信息干扰，导致在推理中模型无法聚焦于人）

motivation

1.要减轻冗余的上下文信息带来的影响，
2.模型需要额外的行人图片来训练，从冗余的上下文信息中区分出人的外观特征
3.在推理阶段要做到高效（这里是和19年Query-guided end-to-end person search做了一个对比，Q这篇文章是将query信息引入网络，同样利用了上下文信息，但是要为每个query和proposal计算，计算量过大，同时不符合实际）

Contribution

文章提出了一个带有instance-aware branch分支的Siamese network。如上图所示，引出一个分支，输入的是从原始图像中的行人图片，这样可以帮助模型专注于识别行人。另外提出两个loss来实现两分支的交互（反向过程中）。在推理阶段，就去掉分支，减少计算量。

method

网络框架图：

文章从feature-level 和prediction-level 层面保持一致性，对于ROI，前者意味着特征空间中的紧密结合，后者意味着两个分支输出相同的身份预测。

Feature-level interaction

Prediction-level interaction

本文标签： 笔记InteractiondirectionalbiSearch

版权声明：本文标题：Bi-directional Interaction Network for Person Search 阅读笔记 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1728076573a1144555.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。