1论文动机

行人重识别技术的目的是实现跨摄像头的行人快速检索。因为在现实场景中的广泛应用，它已经成为计算机视觉领域的一个热门方向。虽然基于图像的行人重识别方法已取得了一些令人瞩目的进展。但是在实际应用中图像数据容易出现遮挡或者错误检测等问题，因而严重影响了行人重识别的精度。相比图像数据，视频数据包含更为丰富的时空信息，因而能避免图像数据的一些弊端，从而提取出更加有效的行人特征。为了获取视频中对应的行人特征，过去提出的一些方法比较倾向于直接利用3D卷积[1]或循环神经网络[2]进行时空信息建模。但是受采样环境的影响，视频中不可避免地会出现干扰信息，例如缺失行人、物体遮挡、错误检测等。这些干扰信息的存在给时空建模带来了巨大困难，如图1所示。为此，本文针对性地提出了金字塔型时空特征融合模型(PSTA)，在进行时空建模的同时能削弱干扰信息对特征表示的影响，从而提升行人重识别的精确度和鲁棒性。

图1.聚合视频特征的方式

2论文题目

[ICCV 2021] Pyramid Spatial-Temporal Aggregation for Video-based Person Re-identification

王英权（江苏大学），张平平（大连理工大学），高尚（大连理工大学），耿霞（江苏大学），陆虎（江苏大学），王栋（大连理工大学）

论文链接：

ICCV 2021 Open Access Repository

代码开源：

https://github.com/WangYQ9/VideoReID_PSTA

3创新点

本文提出了一种针对视频行人重识别特征融合的新范式。模型的设计灵感主要来自于以下两个判断：