行人屬性「Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation」

應該是比較新的屬性學習文章了，ICCV2017。在監控場景中進行行人屬性的識別，主要遇到的挑戰是圖像質量差，外形變化及屬性可能在不同的空間位置，標記的訓練樣本少。論文提出JRL模型挖掘屬性上下文信息及屬性間相互關係提升識別準確率。JRL在一張行人圖像內學習屬性相關性，具體的說是屬性預測順序的相互關聯性。 解決屬性預測遇到挑戰的方法，一是使用屬性的相關性：如「女性」和「裙子」在一張行人圖像中出現的可

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