Layumi1993
Layumi1993

阅读小结An Improved Deep Learning Architecture for Person Re-Identification

Author: Ejaz Ahmed,Michael Jones and Tim K. Marks 

http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Ahmed_An_Improved_Deep_2015_CVPR_paper.pdf


Motivation:

利用神经网络同时提取特征和相似矩阵学习来做reid问题（和图像分类中替代提特征和分类器的性质相同）

神经网络的输入为 一组图片（两张要比较的行人） 输出为相似值。

提出了一层来获得两个input中层特征之间的关系。之后还有patch summary feature。


How:

基本上理解了图，就理解了全文...

阅读小结An Improved Deep Learning Architecture for Person Re-Identification_第1张图片

一开始采用的tied conv就是share wight的卷积。因为取中层特征的时候大家都一样。

接着到了cross-input neighbourhood 层在论文中有说明，意思是用一张图上（x，y），减去另一张图对应（x-2,x+2）,(y-2,y+2)这个临近区域每一个像素值可以得到5*5个值。如果上面一张中层特征图我们称为f，下面我们称为g。那么f-g的话有25张扩大了5*5倍的图，对应的用g-f也有25张5*5的图。

然后再继续做conv。需要注意的是这里两个25张图，之后用的是不同weight的conv（作者只是为了画图方便concat了在一起）

到最后在fully connected再真正concat到一起的。最后才用softmax loss。


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