ReID论文笔记1-Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification

最新推荐文章于 2020-08-04 10:18:15 发布

兰羡羡CC

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分类专栏： ReID论文研读文章标签：行人重识别 ReID 论文笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lindsey_Tai/article/details/82658994

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本文为ReID论文笔记，探讨了一种无需人体部分标记或检测器的part-aligned方法，通过全连接卷积层和部分检测器学习人体部分特征，使用triplet loss进行优化，对姿势变化具有鲁棒性。模型结构简洁，适用于实际应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1707.07256

源码地址：

https://github.com/zlmzju/part_reid

总述

part-aligned human representation 解决图片对应位置人体不对准问题
对姿势改变更鲁棒，不需要人体部分的标记，不需要训练人体检测器或者分割器
使用相似度信息，学习人体匹配，未使用LSTM
模型将人体分解为几个易于辨识的部分，计算各部分表征，并将一对图像的相应区域间的相似性汇总成总体得分，亮点是借鉴了attention，在这里未使用LSTM

结构与方法

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