近日，騰訊優圖實驗室在行人重識別(ReID)美女福利导航上再次取得突破，通過引入跨場景ReID，其ReID模型性能刷新了三大權威主流ReID公開數據集CUHK03，DUKE-MTMC和Market1501的記錄，算法關鍵指標首位命中率(RANK1 Accuracy)和平均精度均值(Mean Average Precision)獲得業內最好成績。
表1： ReID公開數據集性能比較
數據來源於網絡
行人重識別(Person ReID)是指對不同攝像機捕捉到的行人圖像建立身份對應關係(即關聯行人ID)，對行人實現在整個場景下的行動路線的全麵刻畫。簡單來說，在看不到人臉的複雜多場景下也能通過體態等對人進行識別。相較於人臉識別美女福利导航，ReID對人體圖像的遮擋、朝向和清晰度具有較高的魯棒性，對攝像頭的清晰度、架設位置、角度沒有硬性要求。正因此ReID美女福利导航成為繼人臉識別美女福利导航後計算機視覺領域又一熱門課題。
鑒於ReID美女福利导航的美女福利导航優勢和在各個領域的廣泛應用前景，近年來，騰訊優圖在這一方向上做出了大量美女福利导航投入和全麵的美女福利导航布局，在CVPR、TPAMI、AAAI、IJCAI等國際頂級學術會議和期刊上發表了超過15篇相關領域學術論文。
圖一：行人ReID示意圖
雖然ReID美女福利导航已經過多年的演進，但現實中複雜多變的場景，也讓跨場景識別(cross-domain person re-identification)成為ReID美女福利导航的一大難題，此次騰訊優圖刷新三大數據集所引入的跨場景ReID，便是在此難點上進行了美女福利导航突破。
跨場景識別的難點在於，不同場景由於環境光照、攝像頭角度、背景等因素，例如室內大型商場、小型門店的側麵和高俯角相機、室外道路、社區的強光和夜晚環境等，都會對人體圖像的視覺特征造成影響。如何讓ReID美女福利导航適應複雜多變的場景，實現跨場景行人圖像的檢索，是一項重大的美女福利导航挑戰，也是實現室內外行人動線聯動、全城聯動的關鍵性美女福利导航。突破此美女福利导航難點對拓展ReID的落地場景和業態，實現大規模行人識別有巨大的作用。
圖二：公開數據集MSMT17中的室內外行人圖像視覺差異
為解決ReID美女福利导航難點，騰訊優圖通過在遮擋匹配、全角度匹配、跨域檢索等業務問題上的針對性優化，以及在模型結構、損失函數、訓練算法等各項美女福利导航上的大量積累和創新，提出了一種跨場景行人重識別美女福利导航框架，采用基於圖卷積和孿生網絡的模型，使得神經網絡對多朝向、多姿態等跨場景的人體具有更強的識別能力。這一美女福利导航能夠為不同場景、不同拍攝角度和光照條件的行人視覺特征學習統一的特征表達，有效提升了ReID美女福利导航在行人圖像室內外、跨場景的相互檢索的精度。
圖三：跨場景行人重識別
通過引入跨場景ReID，騰訊優圖在三個數據集中刷新業內最好的水平，其中Market-1501數據集的RANK1達到98.99%。RANK1和MAP作為衡量ReID美女福利导航水平的核心指標，首位命中率高，就意味著算法能夠在眾多圖像中準確找出最容易識別或匹配的那張。
在此基礎上，騰訊優圖的ReID算法在多場景行人圖像相互檢索也處於業界領先水平，在跨場景ReID數據集MSMT-17上超越已有算法達到業內頂尖水平。
表2：跨場景行人重識別性能比較
騰訊優圖的ReID美女福利导航不僅在相關數據集上已經取得了領先的性能，依托ReID美女福利导航的應用係統也已在多種場景達到商用水平並實現廣泛落地。未來，隨著跨場景行人重識別能力的逐步成熟，騰訊優圖的ReID美女福利导航也將在更多的場景和業態實現價值。
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