Relation Aware Global Attention for Person Re identi cation CVPR 本文主要提出了一個Relation Aware Global Attention RGA 模塊，該模塊可以提取空間上不同區域之間的關系向量，從而每個區域的特征能夠 抓住局部 ，同時 把握全局 。 該注意力的思想是計算每個區域特征向量與其它區域特征向量的關系，並進行con ...
2020-06-22 22:26 0 1126 推薦指數：
Introduction 每個行人圖片都會有視角、姿態等狀態信息，雖然自身不帶標簽，但可以預測這些狀態信息作為偽標簽，如下圖： 由於無監督學習通常存在結果出錯的問題，一些未標簽的樣本會偏離正確 ...
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 ...
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 ...
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 （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 ...
論文超級大合集下載，整理好累，拿走不謝！！！ ———————————————————————————————————— CVPR-2020 AAAI-2020 CVPR-2019 NIPS-2019 ICCV-2019 IJCAI-2019 ...
論文原址：https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 區域anchor是現階段目標檢測方法的重要基石。大多數好的目標檢測算法都依賴於anchors機制，通過預定義好的尺寸及大小在空間 ...
結束了所有課程，繼續更新博客，爭取做到自我監督，更新論文筆記。 1 問題描述 在語義分割任務中， 識別上下文關系將有助於場景理解，同一類別之間的相關性(類內上下文)和不同類別之間的差異性(類間上下文)使特征表示具有更強的魯棒性，減少了可能類別的搜索空間。當前方法如金字塔（如圖b）、注意力 ...
