论文笔记-------Learning Discriminative Features with Multiple Granularity for Person Re-Identification

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云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破paper，

[论文阅读]Learning Discriminative Features with Multiple Granularityfor Person Re-Identification
distant1219的博客
06-24 3432
Learning Discriminative Features with Multiple Granularityfor Person Re-Identification 这篇论文是CVPR2018的文章，作者是上交和云从科技的大牛。是目前为止，在Market-1501数据集上效果最好的方法。单张图片检索（single query）的rank-1达到了95.7%，mAP达到了86.9%；在re...
Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification 论文学习
calvinpaean的博客
09-01 686
Abstract 将全局和局部特征结合已经成为提高行人重识别任务表现的关键方案。以前的基于局部特征的方法主要是利用预先定义的语义信息来定位区域，学习局部表征，这增加了学习难度，且对复杂场景来说其鲁棒性和效率都差一些。本文提出了一个端到端的特征学习策略，用多样化的细粒度来集成判别信息。作者仔细设计了 Multiple Granularity Network，它是一个多分支的深度网络结构，一个分支用于全局特征，另两个分支用于局部特征。本文的方法没去学习语义区域，而是将图像拆分成多个条纹，改变不同的局部分支中的
Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification
DeepHao'Blog
07-22 1431
全局特征和局部特征的结合已经成为在人的重识别任务中提高辨别性能的基本解决方案。以前的基于部分的方法主要集中在定位具有特定预定义语义的区域来学习局部表示，这增加了学习难度，但对于具有大差异的场景来说效率不高或不健壮。在本文中，我们提出了一种端到端的特征学习策略，该策略集成了不同粒度的判别信息。我们精心设计了多粒度网络(Multiple Granularity Network，MGN)，这是一个多分支的深度网络体系结构，由一个用于全局特征表示的分支和两个用于局部特征表示的分支组成。我们不是在语义区域上学习，而是
【ReID】Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-identification
锥栗的博客
04-19 1246
阅读2018 ACM Multimedia一篇著名SOTA，Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification[1]，文章设计了一个结合多分支和表征度量双学习策略的切片网络，提取全局粗粒度和局部细粒度特征。通过多种细粒度特征的提取和学习来得到更好的具有判别力的表征，实验显......
论文之Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification
weixin_43979572的博客
12-31 553
最近几天看了这篇2018年发在CVPR上的文章，针对之前的reid的方法中，越来越多的方法考虑到不仅要关注全局特征，还要关注局部特征。好多论文的工作提出分块思想主要是更好地提取局部特征。但是，考虑到以往的基于part的方法主要是通过定位具有特定预先提取语义的区域来学习局部表示，这增加了学习的差异性，对方差较大的场景没有效率或鲁棒性。所以作者提出了一种端到端的学习判别信息的方法通过不同粒度的学习。（...
CVPR 2020 论文大盘点-行人检测与重识别篇
OpenCV中文网
10-26 2200
本文盘点CVPR 2020 所有行人检测（Pedestrian Detection）与人员重识别（Person Re-Identification，ReID）相关论文，在视频监控领域该方...
行人重识别 PCB-RPP，SGGNN
SIGAI_优快云的博客
10-08 7320
SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的行人图...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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zincrain的博客
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A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
【CVPR2019】论文完整列表一
TomRen
06-11 1万+
CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification（MGN）
soarflight_ing的博客
11-13 477
Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification（MGN） 论文：Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification，2018，cvpr. 作者：云从科技 代码： https://github.com/Gavin666Github/reid-mgn
MGN：Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification阅读笔记
qq_35226955的博客
08-30 1635
111
论文笔记2 --（ReID） Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-id
对角巷
11-27 7965
本文的主要思想就是通过区域分割，来获得不同粒度的特征，比如全局和局部特征以及更细粒度的局部特征，通过一个网络的不同分支得到这些特征，每个分支都对不同的分割块进行特征提取。
由「刷脸」到「识人」，云从科技刷新跨镜追踪(ReID)技术三项世界纪录！
weixin_33971977的博客
04-17 512
人工智能由“刷脸”进入“识人”阶段，跨镜追踪（ReID）技术大大提高商用水平 人脸识别技术经过进几年的发展，已较为成熟，在众多的场景与产品中都已有应用，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，放弃了人体其他重要信息的利用，例如衣着、姿态、行为等，另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片，但在很多场景下无法满足要求，例如低头、背影、模糊身形、帽子遮挡等等。 而...
[深度学习论文笔记][CVPRW 16]Learning Discriminative Features with Class Encoder
KFXW的专栏
03-13 1504
[深度学习论文笔记][metric learning][CVPRW 16]Learning Discriminative Features with Class Encoder
论文MGN笔记《Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification》
m0_37731749的博客
07-24 1032
MGN的核心思想是利用global feature+fine grain feature做特征融合然后分类，做part-based的branch取得很简单就是等分，但是为了让模型能收敛，用了多个patch的loss混合训练。看文章结果很不错，只用了给的数据集里面的trainset就能达到90+。github上只有pytorch版本，准备这段时间自己搞一个纯TF版本出来。 Motivatio...
论文笔记2【Re-ID】Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re...
AI炼丹师
12-10 330
本作品采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。 导语：今天带来的是云从科技的一篇MGN，细粒度的切块，也是刷新了person reid 的指标了。 Paper: Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification Code : 代码 Abstrac...
Deep-Person: Learning Discriminative Deep Features for Person Re-Identification
luuuyi的博客
08-21 7761
Deep-Person: Learning Discriminative Deep Features for Person Re-Identification Abstract 这是华中科技大学的一篇关于行人重识别的文章，去年挂在arxiv上，今年更新了第二版。文章表示目前大部分Person ReID的方法在人体特征学习时都倾向于选择part-base的方法去着重学习人体部件的特征，但是存...
Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification
weixin_41128293的博客
09-26 249
structure code identity, pose appearance code: clothing, style, texture generative module self-identity training cross-identity training discirminative module primary feature learning: teacher-stu...
Learning Discriminative Features with Class Encoder
weixin_30404405的博客
10-10 187
近来论文看了许多，但没多少时间总结下来。今天暂时记录一篇比较旧的论文，选择理由是 Discriminative features。 做图像说白了就是希望有足够有判别性的特征，这样在分类或者匹配、检索的时候才能有较好的精度。 一. 综述 这篇论文思想很简单。如何称之为有判别性的特征？作者利用编码器的思想，对于同一ID的图形的特征，如果编码后仍可以较好的解码为同一ID的特征，那么我们就说这...
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