Re-id Using CNN Features Learned from Combination of Attributes（ICPR2016）

Abstract        本文介紹了微調的CNN特徵以便於行人再識別。最近已經證明在大的註釋數據集（例如ImageNet）上從預先訓練的卷積神經網絡（CNN）的頂層提取的特徵是用於各種識別任務的強有力的現成描述符。然而，預訓練任務（即，ImageNet分類）與目標任務（即，人物圖像匹配）之間大的差異限制了CNN特徵用於行人重識別的性能。在本文中，我們通過對行人屬性數據集進行微調來改進CNN特

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