论文学习笔记-《Fast Online Object Tracking and Segmentation- A Unifying Approach》

博客：Features for Multi-Target Multi-Camera Tracking and Re-identification 1。batch怎么生成，PK采样 2。难例挖掘 3。公式7 4。轨迹 轨迹线 5。Accuracy of Tracking vs. Ranking 这段什么意思 6。corelation clustering 文章目录摘要引言 摘要   Multi-Ta...

文章目录引言本文方法 引言 ReID是计算机视觉中重要任务之一。面临的挑战是大尺度动作变化，光照变化，视角不同，背景干扰，不同目标也会相似等。目前，监督学习的ReID方法分为两种， representation learning and metric learning 。前者看作确认与识别问题verification or identification problem，确认指两个图片是否为同一目标，识...

推荐：paper reading——《Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning》 目标属性检测器辅助重识别器 贡献1：包含属性检测的多任务网络2。给两个大数据集增加性 网络结构 数据集属性分布 身份识别损失 q(y)=1q(y) = 1q(y)=1，其余为0 属性分类损失 q(ground−t...

推荐：【行人识别】Deep Transfer Learning for Person Re-identification 行人重识别数据集标注代价大，且数据集不够，但迁移学习在ReID中表现不佳。 贡献 1。GoogleNet 特征提取，分类与鉴别网络 分类网络（将每个身份视为一个类，每个特征分别输入分类网络输出对应身份）dropout对两个特征采用随机方法，鉴别网络（两个特征输入孪生网络判别是否...

文章目录三元样本选择深度卷积网络数据集与评价指标实验运算与精度权衡网络结构的影响图片质量嵌入层维度训练集大小 三元样本选择 直接根据公式1在整个数据集上选择最难正样本与负样本是不可行的。因为训练集中可能有错误标注的样本与不清晰的样本，这些样本可能占据正负样本，导致不好的训练效果。 1.每n步离线生成样本组，使用最新网络检查点在一个子集上计算argmin,argmax 2.在线生成，在mini-ba...

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文章目录概述方法The triplet lossThe quadruplet lossRelationships of different lossescontrastive loss 概述 三元损失训练的模型泛化能力不强，类内方差依然较大，作者提出四元损失函数，用于减小类内方差 和 增加类间方差。 贡献 1.四元损失函数 2.基于边缘在线难例选择策略 3.对Loss的理论分析 4.实验 方法 T...