Introduction 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位不一樣，有些是正面有些是背面等。 Contribution： 提出了一個語義對齊網絡 Semantics Aligning Network，SAN ，介紹了對齊紋理生成子任務。該網絡包含一個ReID編碼器SA En ...
2020-06-21 15:04 0 606 推薦指數：
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 ...
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 ...
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 ...
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： 解決跨模態reid的方法主要有兩類：模態共享特征學習（modality-shared feature learning）、模態特定特征補償（modality-specific feature compensation）。模態共享特征學習 ...
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 本文主要解決RGB-IR跨模態匹配問題。貢獻主要有三部分組成： ① 提出了 Hierarchical Cross-Modality Disentanglement（Hi- ...
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 ...
