Introduction 当下众多方法采用双流网络结构来解决RGB IR跨模态问题。作者通过研究发现，BN层在学习模态分布中发挥着至关重要的作用。对于每一个BN都要设置是否为分离。ResNet包含了 个BN层，因此存在 种可能性。作者为此设计了CM NAS网络来自动搜索最佳的组合。 Method 手动设计架构分析： 作者设计了如下实验，从图 a 发现： 分离一个BN，会比Baseline性能更好 ...
2021-05-31 17:32 0 201 推荐指数：
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 ...
Introduction 现有主流方法采用了复杂的骨干网络，参数量大，处理速度慢。因此本文的目标是构建一个计算效率更高、更适合ReID的轻量级网络。 Neural Architecture Search(NAS)被利用来搜索轻量高效的网络，但一般需要非常高昂的计算资源 ...
Introduction 在空间维度上，现有video reid方法局限于把所有帧在相同分辨率下进行特征提取，造成了特征冗余，如图(a)。 在时间维度上，现有方法要么采用long-term要么 ...
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 Person search任务的目的是：定位并识别目标行人。其包含了两个子任务：行人检测和行人重识别。现有方法主要分为两类：二步检索框架和一步二阶段检索框架。前者先通过目标检测算法定位行人位置，再裁切出行人进行重识别，这类方法比较耗时；后者实现了两种任务的端到端学习 ...
Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper： https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文 ...
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A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Discriminatively Learned CNN Embedding ...
