基于深度学习的行人重识别研究综述

• 作者: 冯霞 刘才华 杜佳浩 段仪浓
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行人重识别 监督学习 半监督学习 弱监督学习 无监督学习
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 3220-3226,3240
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0514

摘要

随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战.为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集(Market-1501、CUHK03等)上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望.