行人重识别AlignedReID：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identificat 重点亮点学习资料整理

最新推荐文章于 2024-08-16 09:45:44 发布
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分类专栏： 深度学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tourior/article/details/83819111
旷视科技Face++研究团队提出AlignedReID方法，在行人重识别任务上首次达到超越人类水平的表现。该方法通过局部损失优化，有效提升了模型对细节特征的捕捉能力，实现了显著的性能提升。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

行人重识别（Person re-identification）

论文：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification

Alignedreid＋+: Dynamically Matching Local Information for Person Re-Identification -----进阶版本（论文未出版）

跨镜追踪（行人重识别Person Re-identification）读书笔记（四）
muyun0211的博客
01-27 1935
《A Coarse-to-fine Pyramidal Model for Person Re-identification via Multi-Loss Dynamic Training》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12193.pdf 腾讯的一篇文章，提出一种多尺寸金字塔模型。如下所示，输入图片经过backbone后得到C × H × W的feature...
AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification
qq_43371321的博客
09-13 1392
AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification Abs 本文提出一种新的AlignedReID方法，提取全局特征，并与局部特征联合学习。全局特征学习从局部特征学习中获益很大，它通过计算两组局部特征之间的最短路径来进行对齐/匹配，而不需要额外的监督。 在联合学习之后，我们只保留全局特征来计算图像...
【ReID】AlignedReID ++ : Dynamically matching local information for person re-identification
锥栗的博客
03-02 2692
阅读了AlignedReID++: Dynamically matching local information for person re-identification[2]，相比于AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification[1]，AlignedReID++基本继承了前作的核心，内容更加完...
近日思索 以及 AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文翻译&笔记
u014747814的博客
08-20 1379
最近思考了基于UV展开的行人重识别方法，并没有实现很好的效果，我在想此方法是不是太过于理想化，理论上是可行但实际上并不适合，因为uv图的比较要将图片切分成4*6的小块再进行比较，而uv展开图的小图差异又不易比较，如果没有非常接近的图片则不会将他们视为相似。  若是没有充足的图片供填充完整的uv图，只有有限个图片则不能高效的进行重识别 于是想借鉴一下别人的方法，这篇论文号称是效果很好的一篇，学习学...
AlignedReID
03-31
AlignedReID
AlignedReID 源码解析
周周周周周大帅的博客
01-07 1298
写东西最好中午写，因为早晚不想写 一、论文回顾 论文获取：http://AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification AlignedReID很有意思，提出了动态规划下计算局部最短路径的方法。这条最短路径中的一条边就对应了一对局部特征的匹配，它给出了一种人体对齐的方式，在保证身体个部分相对顺序正确的情况下，这种对齐方式的总距离是最短的。在训练的时候，最短路径的长度被加入到局部损失函数，辅助学习行人的
Re-ID：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析
linwh8的博客
12-15 7986
这篇文章作者提出了AlignedReID的方法，其亮点在于：在数据集Market1501与CUHK03上，该方法实现的rank-1 accuracy 首超人类， 作者认为： Traditional approaches have focused on low-level features such as colors, shapes, and local descriptors. With the
【论文笔记】AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification
不知小姐
04-19 523
1Introduction 行人识别的挑战 在不同时间地点，识别同一个人 在多摄像头或照片中，追踪同一个人 图像库中搜索行人 相册照片聚类 商店访客分析 难点：variations in pose, viewpoints illumination, and occlusion 传统解决方案： 专注于低水平的特征，例如颜色、形状和局部描述 深度学习CNN：通过各种度量学习loss端到...
Delving Deep into Rectifiers：Surpassing Human-Level Performance
03-12
Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”中，我们可以提取出的关键知识点是围绕“整流器(rectifiers)”、深度学习、以及“超越人类水平性能”在图像识别领域的应用。 首先，文章的标题和...
【Person Re-ID】AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification
大雄的专栏
12-26 969
paper下载地址：https://arxiv.org/abs/1711.08184Introduction大多数基于CNN的方法都是学习全局特征，而忽略了人的结构性。因此带来的缺陷是： 行人检测器检测框的不准确性会影响特征的学习。 人体形态或者姿势的变化使得度量学习变得更加困难。 遮挡给最终的特征带来不相干的上下文信息。 当两个人有相似外表时，局部特征将变得很重要。 本文提出了一种新的方法，称为A
altel_align
02-17
altel_align
[行人重识别论文阅读]AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification
zlsd21的博客
10-06 775
论文地址： 代码地址： Abstract 摘要部分明确提出了本文的重要思想，利用局部特征学习影响全局特征学习，并指出局部特征的学习方法是通过计算局部特征间的最短距离进而aligned局部特征。 原文：Global feature learning benefits greatlyfrom local feature learning, which performs an align-ment/matching by calculating the shortest path between twosets
Alignedreid项目源码分析
qq_42820467的博客
03-06 1112
一个项目文件，首先要包括 data_loader.py 数据集类文件 class SYSUData(data.Dataset):# class数据集名称（data是从torch.utils中导入的模块） #该类下一般有三个函数，初始化函数__init__、生成函数getitem和长度获取函数len； def init(self, data_dir,): 1.该函数中一般是用来获取图像和标签的地址； 地址的语法： ./当前目录 …/上级目录 Windows ubuntu 相对地址 …/Dat
行人重识别论文笔记录
u014747814的博客
07-17 836
转自：https://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/71075756 1. Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function    CVPR 2016 a）Multi-Channel Parts-Based...
行人重识别(7)——代码实践之数据预处理（dataset_preprocess.py）
R.I.P Kobe Bryant
12-22 1743
数据预处理，使用行人检测传统方法HOG+SVM对训练集数据进行筛选预处理。
alignedReID流程图
ptgood的博客
09-01 900
hyperlink of the thesis:https://arxiv.org/abs/1711.08184 code:https://github.com/huanghoujing/AlignedReID-Re-Production-Pytorch
AlignedReID 深度学习库使用指南
最新发布
gitblog_00745的博客
08-16 557
AlignedReID 深度学习库使用指南 项目介绍 AlignedReID 是一个针对行人重识别（Person Re-Identification, ReID）任务的深度学习框架，旨在通过动态匹配局部信息超越人类级别的性能。该框架由论文《AlignedReID++: 动态匹配局部信息用于行人再识别》提出，并在多个基准数据集上展示了其优秀表现。它利用了ResNet50作为基础模型，并支持多种训练...
精读论文：AlignedReID
汪汪汪的博客
05-22 1929
拜读旷世的论文
深度学习与PReLU单元：超越人类级图像识别
本文《2015-Kaiming初始化-Delving Deep into Rectifiers_Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》深入研究了整流神经网络在图像分类中的两个关键方面，并提出了一种新的激活函数和一种更...
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