论文笔记18 --（ReID）Spatial-Temporal Person Re-identification

《Spatial-Temporal Person Re-identification》
论文：https://arxiv.org/abs/1812.03282?context=cs
GitHub：https://github.com/Wanggcong/Spatial-Temporal-Re-identification

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这篇是中山大学赖剑煌老师团队发表在AAAI2018上的一篇paper。这篇paper在有监督的reid上结合了时空数据做多模态融合，在Market-1501和Duke两个数据集上达到了超越所有纯视觉有监督方法的效果，在reid的实际应用场景中，我们非常容易获取时空信息，哪个摄像头在什么时间拍摄图像完全可以知道。

Market-1501: rank-1=98.0%, mAP=95.5%
Duke-MTMC：rank-1=94.5%, mAP=92.7%

架构非常简单，用ResNet50+PCB提取视觉特征和视觉相似度，在从数据集中提取时间和摄像头编号构造行人迁移的时空模型，算出时空相似度，然后对两个分数做一点精修再相乘，得到融合的分数。

Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/52274204