. Motivation 目前大部分域自适应方法一般是分为两种：input level 和 feature level。这些方法大部分都是在特征空间中进行操作，而这些特征同时包含 id related 和 id unrelated 信息，其中的 id unrelated 信息会干扰和限制域自适应的性能。 Cross domain Re ID 需要解决两个问题：disentangling 解耦 和 ...
2020-07-28 11:18 0 983 推荐指数：
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（ ...
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-CMD）方法，该模块的目的是排除姿态、光照这些冗余特征（ID-excluded）的影响，提取 ...
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 ...
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 ...
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，图像的判别信息更少，更容易匹配到错误的行人； ② 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 ...
Introduction 本文主要提出了高效且容易实现的STA框架（Spatial-Temporal Attention）来解决大规模video Reid问题。框架中融合了一些创新元素：帧选取、判别 ...
Introduction 本文有如下3个贡献： ① 提出了一个自下而上（bottom-up）的聚类框架（BUC）来解决无监督的ReID问题； ② 采用repelled损失来优化模型，repell ...
