Relation Aware Global Attention for Person Re identi cation CVPR 本文主要提出了一个Relation Aware Global Attention RGA 模块，该模块可以提取空间上不同区域之间的关系向量，从而每个区域的特征能够 抓住局部 ，同时 把握全局 。 该注意力的思想是计算每个区域特征向量与其它区域特征向量的关系，并进行con ...
2020-06-22 22:26 0 1126 推荐指数：
Introduction 每个行人图片都会有视角、姿态等状态信息，虽然自身不带标签，但可以预测这些状态信息作为伪标签，如下图： 由于无监督学习通常存在结果出错的问题，一些未标签的样本会偏离正确 ...
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 ...
参考旷视研究院推文【传送门】 Introduction （1）Motivation： 遮挡行人重识别（Occluded Person ReID）更具有挑战性： ① 受到遮挡的影响，图像的判别信 ...
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 （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 ...
论文超级大合集下载，整理好累，拿走不谢！！！ ———————————————————————————————————— CVPR-2020 AAAI-2020 CVPR-2019 NIPS-2019 ICCV-2019 IJCAI-2019 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石。大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制，通过预定义好的尺寸及大小在空间 ...
结束了所有课程，继续更新博客，争取做到自我监督，更新论文笔记。 1 问题描述 在语义分割任务中， 识别上下文关系将有助于场景理解，同一类别之间的相关性(类内上下文)和不同类别之间的差异性(类间上下文)使特征表示具有更强的鲁棒性，减少了可能类别的搜索空间。当前方法如金字塔（如图b）、注意力 ...
