论文笔记10 --（ReID）Human Semantic Parsing for Person Re-identification

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#re-id #深度学习

本文深入探讨了《HumanSemanticParsingforPersonRe-identification》论文,该研究提出了利用语义解析提升行人重识别精度的方法,通过分析人体部位特征及语义信息,实现更准确的身份匹配。

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论文笔记6【Re-ID】Beyond Human Parts: Dual Part-Aligned Representations for Person Re-Identification
AI炼丹师
05-18 1412
https://www.jianshu.com/p/c9fd5c01715e
ECCV 2020 论文大盘点-人员重识别（ReID）篇
我爱计算机视觉
09-27 4953
本文盘点ECCV 2020 中所有与人员再识别（Person Re-Identification，ReID）相关的论文，总计 24 篇，其中两篇Oral 论文，15篇已经或者将开源代码。...
Human Semantic Parsing for Person Re-identification(Parsing 方法)
凹酱的DEEP LEARNING
03-13 1273
4.Human Semantic Parsing for Person Re-identification(Parsing 方法) 语义解析用于重识别 论文的细节和技巧： 框架： 2048global + 2048前景 +加其他4个parsing的max pooling后的2048 +l2 normalization作为特征，效果最好。 训练： 第一阶段：先在111000 im...
【论文精读】Human Semantic Parsing for Person Re-identification
luuuyi的博客
08-31 5973
Human Semantic Parsing for Person Re-identification 论文地址 GitHub代码 Introduction 目前大部分的Person ReID方法都开始集中于提取更加具有表征能力的局部特征辅助全局特征用于行人检索。这篇文章是CVPR2018中关于Person ReID的一篇，文章的主体思路就是part-base的方法，但是跟大部分par...
基于 MODNet 和 Face Parsing 实现高质量人像分割与换发色
最新发布
Java与Android技术栈
06-20 820
发色替换与融合（HSV 模型）：将原图转换为 HSV 色彩空间，在 hair_mask 区域内替换 H 通道为目标色相，适当增强 S 通道（饱和度），并保留 V 通道（亮度），确保头发结构、阴影与高光不被破坏。本文分享了一个完整的发色替换技术方案，基于 MODNet 实现鲁棒的人像前景分割，再借助 Face Parsing 技术精准定位头发区域，最终通过 HSV 空间的色调替换与融合算法，实现自然、真实的发色变化效果，并保留了原始图像的结构和背景信息。从中提取出头发对应的区域，生成头发掩码。
CVPR2018论文翻译 Human Semantic Parsing for Person Re-identification
hyk_1996的博客
05-21 2909
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.00216.pdf摘要    混乱的背景、光照、视角等因素制约了提取鲁棒性表示的能力，因此reid是个挑战性的任务。为了改进表示学习，通常提取行人身体各部分的局部特征。然而，实际中通常基于包围框的部分检测。本文提出了改编的human semantic parsing，它有着像素等级的精确率和建模任意轮廓的能力，因此一个很好的选择。  ...
Person Re-identification 系列论文笔记（八）：SPReID
weixin_30621919的博客
07-26 488
Human Semantic Parsing for Person Re-identification Kalayeh M M, Basaran E, Gokmen M, et al. Human Semantic Parsing for Person Re-identification[J]. 2018. 　　这篇是截止发文时在Market-1501上性能最高的论文。主要思想可以归结到...
2018 CVPR-Human Semantic Parsing for Person Re-identification
Bo's Blog
06-18 4035
论文地址 Motivation 现有方法都是利用检测框来对局部特征进行提取，这样的框框精度较低，有没有更加精准的方法来提取局部细节特征呢？ 现有的方法涉及很多模块，相对比较复杂，那么这些复杂模块是否有必要呢？有没有简单的方法来达到相同的性能呢？ Contribution 通过大量实验证明使用简单且有效的训练方法能够显著超过SOTA 提出了SPReID，利用human sem...
深度学习re-id综述
qq_30776035的博客
03-05 1769
特征提取 global feature attention local feature 人体部分/区域特征的集合，解决对齐问题，身体部分由人体姿态构建或者粗略的垂直分割完成 Auxilary 辅助方法 需要额外的标注信息 语意属性标注 view camera data augumentation 位姿约束 guild 指导符合原来的分类 相机风格信息 camstyle 将...
Human Semantic Parsing for Person Re-identification
soarflight_ing的博客
12-02 396
Human Semantic Parsing for Person Re-identification 论文：Human Semantic Parsing for Person Re-identification,cvpr,2018 链接：paper 代码：github 摘要 背景：现有方法都是利用检测框来对局部特征进行提取，这样的框精度较低，并且现有的方法涉及很多模块，相对比较复杂，通过大量实验证明使用简单且有效的训练方法效果是非常好的； 贡献：文中提出了SPReID，利用human semantic
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification分析
beef0724的博客
10-13 839
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification 摘要 现有的基于对齐的方法必须采用预先训练的人体解析模型来实现像素级对齐，并且无法识别对行人重新识别至关重要的个人物品（例如背包和标线）。在本文中，我们提出了身份引导的人类语义解析方法（ISP），在像素级定位人体部位和个人物品，以便仅使用人员身份标签对齐人员重新识别。我们设计了特征图上的级联聚类来生成人体部位的伪标签。具体来说，对于一个人的所有图像的像素，我们首先将它们分组
2016-行人再识别ReID综述.pdf
12-18
Person Re-identification:Past, Present and Future.pdf
SPReID：Human Semantic Parsing for Person Re-identification阅读笔记
qq_35226955的博客
08-13 937
Human Semantic Parsing for Person Re-identification 作者：Mahdi M. Kalayeh， Emrah Basaran等人 2018CVPR 1. 摘要 global和local特征的结合很有效，但当前reid存在两个弊端：首先，为了结合global和多个locla特征，常像ZZD的属性reid(APR)那样构建多支路的模型，有必要吗？其次，...
（ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析
顾道长生的科研笔记
04-08 1723
用于行人重识别的身份引导人类语义解析 paper题目：Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification paper是中科院自动化所发表在ECCV 2020的工作 paper地址：链接 Abstract 现有的基于对齐的方法必须使用预训练的人体解析模型来实现像素级对齐，并且无法识别对行人重识别至关重要线索（例如背包和手提包）。本文提出了身份引导的人体语义解析方法 (ISP)，以在像素级定位人体部位和携带物品，以便
Semantic Human Matting 阅读笔记
晓野豬
10-12 1202
文章目录1 概要2 Human matting dataset3 实验 1 概要 题目：Semantic Human Matting - ACMMM2018 作者：Quan Chen, Tiezheng Ge, Yanyu Xu, Zhiqiang Zhang, Xinxin Yang, Kun Gai 团队：Alibaba, ShanghaiTech University   论文针对人像抠图问题，创建数据集和提出 Semantic Human Matting（SHM）方法。 2 Human matt
论文阅读：Semantic Human Matting
xiongxyowo的博客
03-17 1051
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.01354.pdf 内容简介 这个网络是用来做人像抠图的(Matting)，只能抠人不能抠别的 制作了一个很大的高质量人像抠图数据集(52511train+1400test)，据论文介绍花了1200小时；不过好像还没开源 属于自动抠图，不需要手动输入额外trimap 网络结构 简单来说就是把两个网络装起来做个pipeline，其中： T-Net： 负责进行trimap生成。虽然本文并不需要手工去输入trimap，但是对于matting这
matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations
Mao_Jonah的博客
12-02 2471
matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations 论文链接: CVPR2020 Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations [1] 代码：暂无 文章目录matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations前言Abstract1. Introduction2
SHM(Semantic Human Mating)算法详解
WZZ18191171661的博客
04-04 6471
论文题目：Semantic Human Matin 论文链接：论文链接 论文代码：None 1、人像抠图简介 基于深度学习技术研发的人像抠图技术。可识别视频图像中的人像区域，包括头部、半身、全身位置，抠出人像部分后，配以不同背景图片、效果，实现娱乐化需求，支持用户玩转更多个性化操作，常用于直播、视频场景中。 上图为人像抠图的结果，抽取的图像可以用来更换背景，常常使用在娱乐视频中广告制作中。其类似...
Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification
03-09
实验部分采用了预训练过的ResNet50作为骨干网，并在多个公开可用的人像数据集上进行了测试，包括但不限于Market-1501、DukeMTMC-reID以及MSMT17等。结果显示，相比于传统的仅依赖单一类型的模型，这种混合策略能够...
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