재식별 사전 학습을 이용한 사람 검색

Abstract

사람 검색은 전체 영상에서 검색 대상이 되는 사람을 찾는 문제로, 사람 검출(detection)과 재 식별(reidentification) 두 가지 작업으로 이루어져 있다. 종단간 학습을 할 경우 각 작업의 목적인 공통성(commonness)과 고유성(uniqueness) 때문에 서로의 학습에 방해가 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 사람 검색 모델을 위한 사람 재식별 기술의 사전 학습 방법을 제안한다. 사람 재식별 기술 사전 학습시에 대규모의 사람 재 식별 데이터를 활용해 전이학습의 효과를 향상시키고, 이에 따른 사람 검색 모델의 성능 향상을 기대하였다. 실험 결과 기존 연구와 비교해 우리가 제안하고 있는 방법이 더 나은 사람 검색 성능을 보이는 것을 확인하였다.