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FD-GANに関連する論文なので読んでみた。
人物照合(Person Re-identification)のタスクに使用できる、Siamese Networkを提案している。 2つのCNNで構成されており、空間的(spatial)、時間的(temporal)情報を分けて学習することができる。 それぞれのCNNの後は、Temporal Poolingを経て、ベクトルを出力する。 出力した2つのベクトルはSiamese costによって統合される。 最後に、identification costとそれぞれの重みを足し合わせる。
論文より引用
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Chung_A_Two_Stream_ICCV_2017_paper.pdf
FD-GANに関連する論文なので読んでみた。
要約
人物照合(Person Re-identification)のタスクに使用できる、Siamese Networkを提案している。 2つのCNNで構成されており、空間的(spatial)、時間的(temporal)情報を分けて学習することができる。 それぞれのCNNの後は、Temporal Poolingを経て、ベクトルを出力する。 出力した2つのベクトルはSiamese costによって統合される。 最後に、identification costとそれぞれの重みを足し合わせる。
その他
論文リンク
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Chung_A_Two_Stream_ICCV_2017_paper.pdf