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 個BN層，因此存在 種可能性。作者為此設計了CM NAS網絡來自動搜索最佳的組合。 Method 手動設計架構分析： 作者設計了如下實驗，從圖 a 發現： 分離一個BN，會比Baseline性能更好 ...
2021-05-31 17:32 0 201 推薦指數：
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-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 ...
Introduction 現有主流方法采用了復雜的骨干網絡，參數量大，處理速度慢。因此本文的目標是構建一個計算效率更高、更適合ReID的輕量級網絡。 Neural Architecture Search(NAS)被利用來搜索輕量高效的網絡，但一般需要非常高昂的計算資源 ...
Introduction 在空間維度上，現有video reid方法局限於把所有幀在相同分辨率下進行特征提取，造成了特征冗余，如圖(a)。 在時間維度上，現有方法要么采用long-term要么 ...
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 Person search任務的目的是：定位並識別目標行人。其包含了兩個子任務：行人檢測和行人重識別。現有方法主要分為兩類：二步檢索框架和一步二階段檢索框架。前者先通過目標檢測算法定位行人位置，再裁切出行人進行重識別，這類方法比較耗時；后者實現了兩種任務的端到端學習 ...
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 ...
