boundary rectification)来解决这个问题,由此每个样本获得了一个伪类,作为状态信息 ...
参考旷视研究院推文 传送门 Introduction Motivation: 遮挡行人重识别 Occluded Person ReID 更具有挑战性: 受到遮挡的影响,图像的判别信息更少,更容易匹配到错误的行人 基于身体部位之间的特征信息做匹配虽然有效,但在被遮挡的情况下难以进行严格的部位对齐。 当前提出的针对遮挡或具体部位的ReID方法,基本只是考虑了特征学习和对齐的一阶信息,比如预先定义的区域 ...
2020-03-27 12:54 0 1680 推荐指数:
boundary rectification)来解决这个问题,由此每个样本获得了一个伪类,作为状态信息 ...
Introduction (1)Motivation: 解决跨模态reid的方法主要有两类:模态共享特征学习(modality-shared feature learning)、模态特定特征补偿(modality-specific feature compensation)。模态共享特征学习 ...
Introduction 本文主要解决RGB-IR跨模态匹配问题。贡献主要有三部分组成: ① 提出了 Hierarchical Cross-Modality Disentanglement(Hi- ...
Introduction (1)Motivation: 当前的reid存在语义不对齐的问题,如下图: 图(a)显示了不同图片的相同位置对应了行人的不同身体部位;图(b)显示了不同图片呈现的部 ...
Introduction 为了提取两个特征之间的相关性,设计了Relation Module(RM)来计算相关性向量; 为了减小背景干扰,关注局部的信息区域,采用了Relation-Guided Spatial Attention Module(RGSA),由特征和相关性向量来决定关注的区域 ...
Introduction 该文章首次采用深度学习方法来解决基于视频的行人重识别,创新点:提出了一个新的循环神经网络架构(recurrent DNN architecture),通过使用Siamese ...
Introduction (1)Motivation: 在匹配过程中,存在行人的不同图片语义信息不对齐、局部遮挡等现象,如下图: (2)Contribution: ① 提出了Spin ...
本文提出的方法思想是利用属性信息来挖掘各个局部特征的权重,如下图所示。 网络框架如下图。框架对人体的六组属性进行了区分:性别&年龄、头部、上半身、下半身、鞋子、背包拎包等,具体见下表。通 ...