深度学习re-id综述

最新推荐文章于 2023-11-09 20:20:04 发布
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版权

特征提取

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global feature

借助人体图像分割

Human Semantic Parsing for Person Re-identification CVPR2018
把人体图像分割成几个部分做attention
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多尺寸

Multi-scale Deep Learning Architectures for Person Re-identification ICCV2017
手工设计多尺度的inception流
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Attention
  1. Harmonious AttentionCNN(HA-CNN)
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【深度学习】ReID相关知识点解析（PCB、BoT、MGN）
热情、奔放、快乐编程！
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然后与各自的f相乘，最终得到一个与T相同大小的特征图P_i（24，8，c），即上图中的refined parts，计算过程如下式，×指逐像素相乘。，很有可能P_i的部分f不属于P_i，和P的其他部分更相似，如果将其纳入P_i进行平均池化，显然会对预测结构有影响，因此通过RPP进行。根据原图利用余弦距离找出距离其最近的20个图，再找出这20个图最近的6个图，判断这6个图中原图所在的位置，共同得到该图的索引模型。如：输入（384，128，3）经过backbone降采样16倍后得到特征图T（24，8，c）。
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目标跟踪基础与智能前沿 寻找 目标跟踪方向的小伙伴，如果你苦于没有地方可以和同方向的小伙伴交流，我们创建了一个交流群，点上方链接可以进入，每周的交流活动通过该号宣传，群里随时随地可以展开讨论，无论是学术交流，还是环境配置，实验讲解，欢迎加入我们，一起交流进步！ 点击上方链接，微信关注回复"数据集"，获得目标跟踪几大经典数据集下载链接。 文章目录[ 目标跟踪基础与智能前沿 ](http://dft2rci5611xwmix.mikecrm.com/NCyhs1B)参考学习资料一、ReID方法分类研究方法.
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《深度学习在行人重识别中的应用：一项综述与展望》 行人重识别（Person Re-identification，简称Re-ID）是计算机视觉领域中一个至关重要的课题，其目标是在多个非重叠摄像头视图中检索特定个体。随着深度神经网络...
深度学习系列11：ReID概述和资源
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火炬 Torchreid是一个用编写的用于深度学习人员重新识别的。 它具有以下特点： 多GPU训练 同时支持图像和视频 端到端培训和评估 轻松简单地准备reid数据集 多数据集训练 跨数据集评估 大多数研究论文使用的标准协议 高度可扩展（易于添加模型，数据集，训练方法等） 最先进的深度里德模型的实现 访问预训练的里德模型 进阶训练技巧 可视化工具（张量板，等级等） 代码： : 。 文档： : 。 使用说明： : 。 动物园模型： : 技术报告： : 。 您可以在找到基于Torchreid构建的一些研究项目。 什么是新的 [2021年2月] v1.3.6新增 ，多视角多源地理定位新的数据集（信贷）。 [2021年2月] v1.3.5 ：现在， 可在Windows上运行（贷记到 ）。 [2021年1月]我们最近的工作 （混合不同域样本的实例级特征统计量
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通过最小化网络的度量损失，可以寻找一个最优的映射函数，使得相同行人的两张图片的距离尽可能小，不同行人的两张图片的距离尽可能大。通过最小化正例之间的距离同时最大化负例之间的距离，模型可以学习到一个好的特征表示，使得相似的行人之间的距离更近，而不相似的行人之间的距离更远。其中，d(a,p)表示锚点（anchor）和正样本（positive）之间的距离，d(a,n)表示锚点和负样本（negative）之间的距离，margin是一个预设的阈值，用于控制正样本对和负样本对之间的距离。、跨场景中的行人检索。
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该文主要是对文献进行翻译，菜鸟一枚，翻译的有很多地方不太准确，欢迎提出，便于之后修改。谢谢！！ 转载请指明出处！！！ 一、摘要 首先先阐明了现有进行人物识别的方法都是基于单一尺度的外观信息，往往会将其他不同尺度的潜在的有用信息忽略，也会忽视掉隐层之间的相关性信息(信息间的互补关系，也就是信息的补充，类似于一个名词前面加上多个形容词，使得物体特征描述更加清晰)。在这项工作中，我们展示了使用卷积神经网...
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