论文笔记7 --（ReID）Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting

最新推荐文章于 2024-04-22 09:54:18 发布
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分类专栏： Deep Learning Person Re-ID 文章标签： 深度学习 reid
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lwplwf/article/details/85321071
本文探讨了《Video-basedPersonRe-identificationviaSelfPacedWeighting》论文，介绍了一种视频行人重识别方法，通过自我节奏加权(SPW)和奇异值光流分解(SPOD)来评估和减少序列噪声，提出多对度量学习算法计算视频序列距离。

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

《Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting》
论文：http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf

这是AAAI2018的一篇关于视频Person Re-ID的论文，作者从自身的步态考虑，将行人的视频序列分成多个子序列，然后使用自身步态奇异值检测的方法对各个序列评估其噪声，最后对各个子序列求出两个序列的最终距离。

现在的Re-ID还是集中在静态图片上，每个人仅有很少的几张图片，在实际中是很受限制的，而且很难保证该图片就是高质量的图片。在视频分割上，有通过光流法检测行走周期分割区域的；但是光流法因为噪声影响过大。所以剔除噪声的序列就很重要。

主要思想 ：
1、通过噪音程度的不同来分割区域，希望不同的区域有着统一的状态，充满噪声或者很干净；
2、算法应该能够测量不同序列的噪声情况，并提供鲁棒的度量。

首先作者通过提出的SPW方法来划分不同的序列，使用SPOD的方法来消除噪音的子序列的影响，最后提出了多对的度量学习方法计算视频序列的距离。

Video-based-ReID_TP
qq_37747189的博客
03-13 498
前言 接下来，我们就来看看视频行人重识别训练模型的其中一种temporal aggregation method：temporal pooling。 这是比较简单的一种方式，效果也不错，是将通过CNN网络提取到的每一帧T图像特征根据seq_len，使用average pooling融合成每一个clips的特征。 模型输入 imgs imgs.size() = [b,s,c,h,w] 在训练级中 b为batch通常设置为32，seq_len设置为4，c为通道数为3，h图片高，w图片宽 模型初始化参数
[ICCV 2021] Pyramid Spatial-Temporal Aggregation for Video-based Person Re-identification
rtluhu的博客
11-19 3465
1.论文动机 行人重识别技术的目的是实现跨摄像头的行人快速检索。因为在现实场景中的广泛应用，它已经成为计算机视觉领域的一个热门方向。虽然基于图像的行人重识别方法已取得了一些令人瞩目的进展。但是在实际应用中图像数据容易出现遮挡或者错误检测等问题，因而严重影响了行人重识别的精度。相比图像数据，视频数据包含更为丰富的时空信息，因而能避免图像数据的一些弊端，从而提取出更加有效的行人特征。为了获取视频中对应的行人特征，过去提出的一些方法比较倾向于直接利用3D卷积[1]或循环神经网络[2]进行时空信息建模。但是受..
行人检索 - Top-push Video-based Person Re-identification
cv_family_z的博客
10-20 2946
CVPR2016code： http://isee.sysu.edu.cn/resource本文针对 Person Re-identification 问题 做了两个方面的工作：一个是基于视频信息来做，主要是提取更多时空的信息来解决遮挡和复杂的背景干扰。第二是引入Top-push优化手段 来 增大类间差异，缩小类内差异。3 Approach 我们使用 HOG3D 描述子 来提取 视频中的时空信息
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han jan的博客
10-30 1280
一、介绍 在这篇文章中，作者通过“竞争性的片段相似度聚合”和“片段的协同注意力嵌入”的方法来解决视频行人重识别问题。 具体来说，作者将两个要计算相似度的长的视频序列分成若干个等长片段(各自有Np和Ng个片段），然后计算各个片段间的相似度得到NpXNg的相似度矩阵，选择前若干百分比的相似度求平均值作为两个视频序列的相似度。通过这样的方式，可以降低类内variation对视频序列相似度估计的不利影...
论文笔记2：Video-based Person Re-identification with Spatial and Temporal Memory Networks
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02-03 531
人物视频中的空间和时间干扰因素，例如背景杂波和帧上的部分遮挡，分别使这项任务比基于图像的人物识别更具挑战性。我们观察到空间干扰物在特定位置一致地出现，而时间干扰物则表现出几种模式，例如，部分遮挡出现在前几帧，这种模式为预测关注哪一帧提供了信息线索(即时间注意力)。在此基础上，我们提出了一种新的时空记忆网络(STMN)。空间记忆存储了视频帧中频繁出现的空间干扰特征，而时间记忆存储了针对真人视频中典型时间模式优化的注意力。
Dynamic Label Graph Matching for Unsupervised Video Re-Identification
Joselynzhao
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Video-Person-ReID-master_reID_
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论文笔记5 --（ReID）Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-id
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读SCI论文[Video-Based Person Re-Identification by Simultaneously Learning Intra-Video and Inter-Video Distance Metrics] 目录 预备知识 正文 预备知识 如下(一红一黑只是为了方便阅读): fisher vector https://www.cnblogs.com/jie-d...
【ReID based video 】2017 AMOC: accumulative motion context ： 有监督
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[2016,CVPR] Top-push Video-based Person Re-identification
我才是坏笨熊熊
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