Key to effective person re-identification (Re-ID) is modelling discriminative and view-invariant factors of person appearance at both high and low semantic levels. Recently developed deep Re-ID models either learn a holistic single semantic level feature representation and/or require laborious human annotation of these factors as attributes. We propose Multi-Level Factorisation Net (MLFN), a novel network architecture that factorises the visual appearance of a person into latent discriminative factors at multiple semantic levels without manual annotation. MLFN is composed of multiple stacked blocks. Each block contains multiple factor modules to model latent factors at a specific level, and factor selection modules that dynamically select the factor modules to interpret the content of each input image. The outputs of the factor selection modules also provide a compact latent factor descriptor that is complementary to the conventional deeply learned features. MLFN achieves state-of-the-art results on three Re-ID datasets, as well as compelling results on the general object categorisation CIFAR-100 dataset.


翻译:有效的个人再识别(Re-ID)的关键是模拟高低语义层次的人外观的歧视性和视觉变化因素(Re-ID) 。最近开发的深层再识别模型要么学习一个整体单一语义层次的特征表现和(或)要求人工说明这些因素作为属性。我们提出了多层次集成网(MLFN),这是一个全新的网络结构,它将一个人的视觉外观纳入多个语义层次的潜在歧视因素,而无需人工说明。MLFN是由多个堆叠区块组成的。每个区块都包含多个要素模块,用以模拟特定层次的潜在因素,以及动态选择要素模块以解释每个输入图像内容的系数选择模块。要素选择模块的输出还提供了一个紧凑的潜在要素描述符,以补充传统的深层学习特征。MLFNB在三个重新ID数据集上取得了最新结果,以及在通用对象分类化CIFAR-100数据集上取得了令人信服的结果。

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