Introduction 為了提取兩個特征之間的相關性，設計了Relation Module RM 來計算相關性向量 為了減小背景干擾，關注局部的信息區域，采用了Relation Guided Spatial Attention Module RGSA ，由特征和相關性向量來決定關注的區域 為提取視頻級特征，采用了Relation Guided Temporal Refinement Module ...
2020-04-24 15:30 0 631 推薦指數：
Introduction 本文主要提出了高效且容易實現的STA框架（Spatial-Temporal Attention）來解決大規模video Reid問題。框架中融合了一些創新元素：幀選取、判別力局部挖掘、不帶參特征融合、視頻內正則化項。 Proposed Method （1）總體 ...
考慮進行人重識別中，提出了時空聯合注意力池化網絡（jointly Attentive Spatial-T ...
Introduction （1）Motivation： 當前的reid存在語義不對齊的問題，如下圖： 圖（a）顯示了不同圖片的相同位置對應了行人的不同身體部位；圖（b）顯示了不同圖片呈現的部 ...
Introduction 該文章首次采用深度學習方法來解決基於視頻的行人重識別，創新點：提出了一個新的循環神經網絡架構（recurrent DNN architecture），通過使用Siamese ...
本文提出的方法思想是利用屬性信息來挖掘各個局部特征的權重，如下圖所示。 網絡框架如下圖。框架對人體的六組屬性進行了區分：性別&年齡、頭部、上半身、下半身、鞋子、背包拎包等，具體見下表。通 ...
Introduction 本文有如下3個貢獻： ① 提出了一個自下而上（bottom-up）的聚類框架（BUC）來解決無監督的ReID問題； ② 采用repelled損失來優化模型，repell ...
參考曠視研究院推文【傳送門】 Introduction （1）Motivation： 遮擋行人重識別（Occluded Person ReID）更具有挑戰性： ① 受到遮擋的影響，圖像的判別信息更少，更容易匹配到錯誤的行人； ② 基於身體部位之間的特征信息做匹配雖然有效，但在被遮擋 ...
Introduction （1）Motivation: 在匹配過程中，存在行人的不同圖片語義信息不對齊、局部遮擋等現象，如下圖： （2）Contribution: ① 提出了Spin ...
