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： 提出了 Hierarchical Cross Modality Disentanglement Hi CMD 方法，該模塊的目的是排除姿態 光照這些冗余特征 ID excluded 的影響，提取出更加有判別力的體態 衣着等信息 ID discriminative 。 該方法包含了兩個核心模塊：ID PIG 網 ...
2020-07-18 13:25 0 848 推薦指數：
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 ...
Introduction 當下眾多方法采用雙流網絡結構來解決RGB-IR跨模態問題。作者通過研究發現，BN層在學習模態分布中發揮着至關重要的作用。對於每一個BN都要設置是否為分離。ResNet包含了 ...
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 ...
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 ...
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 ...
boundary rectification）來解決這個問題，由此每個樣本獲得了一個偽類，作為狀態信息 ...
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 ...
