跨模态行人重识别

最新推荐文章于 2022-11-03 10:36:28 发布
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分类专栏： 跨模态行人重识别 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 python
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跨模态行人重识别交流群
qq739225302
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跨模态行人重识别：Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记
weixin_43898295的博客
10-20 1553
基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后，在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外，提出了级联聚合策略，用于，该策略将子类、类内和类间的特征嵌入进行渐进聚合。传统的硬样本挖掘和特征聚合方法在实例级优化特征嵌入距离。这种粗粒度度量学习忽略了所有实例的综合分布。我们的目标是以级联的方式在不同的层次上进行优化。
跨模态行人重识别：RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification 学习记录笔记
weixin_43898295的博客
03-16 6824
目录 原文链接 摘要: 1 介绍 1.1 数据集： 1.2 贡献 1.3 评估 2 网络结构比较 2.1 One-stream Structure 2.2 Two-stream Structure 2.3 Asymmetric FC layer structur 3 网络结构 3.1 单流和双流结构的连接 3.2 单流结构 3.3 备注 4深度零填充 4.1 网络输入分析 4.2RGB-IR深度零填充 5 实验 5.1 模型比较 5.2模型分析 原...
RegDB数据集用于跨模态行人重识别研究
最新发布
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 跨模态行人重识别（Cross-modal Person Re-identification, CM-reID）是计算机视觉领域的一个关键研究方向，其核心是实现不同传感器或不同模态之间的行人图像匹配。RegDB数据集是为这一研究目标而设计的，包含可见光和红外两种模态的行人图像，为研究人员提供了一个用于测试和改进跨模态识别算法的重要平台。 1. 行人重识别（Person Re-identification, reID） 行人重识别技术旨在识别和追踪在非重叠摄像头视野内的同一行人。其主要目标是在大规模监控视频中定位特定个体，从而助力公共安全和智能交通等领域。RegDB数据集通过提供不同模态的图像，使研究人员能够研究在光照、角度、遮挡等变化条件下的识别性能。 2. 跨模态（Cross-modal） 在RegDB数据集中，跨模态特指可见光（Visible）和近红外（Infrared）这两种不同的图像模态。由于可见光和红外图像在色彩、纹理和亮度等视觉特性上存在显著差异，因此在不同模态间进行行人匹配更具挑战性。这种差异要求算法具备强大的特征表示能力和适应性学习能力，以有效解决模态间的不匹配问题。 3. RegDB数据集详情 RegDB数据集包含400名独立行人的双模态图像，每个行人有10对可见光和红外图像。这些图像采集于不同的环境条件，确保了数据的多样性和真实性。此外，RegDB提供了精确的人体边界框标注，便于研究人员开展目标检测和分割任务。其结构化设计使其成为评估和比较跨模态行人重识别算法的理想选择。 4. 应用场景 跨模态行人重识别在多个实际应用中具有重要价值： 安全监控：在光照变化大或夜间环境下，红外图像可帮助在可见光条件下难以识别的场景中追踪行人。 智能交通：在多摄像头监控系统中，跨模态识别
RegDB数据集-跨模态行人重识别
02-16
跨模态行人重识别数据集，可见光和红外图像常用数据集
【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)
qq_39477732的博客
10-19 4106
跨模态行人重识别ICCV2017，提出数据集SYSU-MM01，提出零填充网络。
跨模态行人重识别：RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification（2017 ICCV）
清如的博客
10-13 4695
RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-IdentificationAbstract一、Introduction二、SYSU-MM01三、跨模态网络比较四、结论
跨模态行人重识别：Cross-Modality Person Re-Identification via Modality Confusionand Center Aggregation笔记
weixin_43898295的博客
11-03 941
对于每个样本图像xi，都有 σ 一个身份标签yi，一个真实的模态标签ti和一个混淆的模态标签oi，对于每个输入样本xi，真实模态标签ti对于可见图像被设置为 [1,0]，对于红外图像被设置为 [0,1]。在等式的右侧，第一项中的第一元素是中心损耗的一般形式，其表示图3 (a) 和 (b) 中的外圆 (灰色) 约束。应用约束余量 σ 以确保属于同一类的样本不太靠近中心，防止特征过度拟合到特征中心，以适度保持身份描述的多样性，即使在不同的模式下也是如此。特征提取器的目的是提取模态不变和区分性的特征。
跨模态行人重识别数据集
10-27
跨模态行人重识别数据集 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan, et al. Person Recognition System Based on a Combination of Body Images from Visible Light and Thermal Cameras.. 2017, 17(3)
跨模态行人重识别研究综述
AI从入门到实践的博客
10-03 7714
跨模态行人重识别研究综述 刘天瑜，刘正熙 摘要：传统的行人重识别主要工作集中在同一模态下的行人重识别上，大部分应用于光源充足的场景。随着视频安防监控要求的不断提升，为了克服可见光摄像头无法全天候进行使用的缺点，能够切换红外模式的摄像头正在普及。针对昼夜光照条件不同的问题，跨模态行人重识别被提出。本文从问题定义、研究现状和性能评价等方面出发，对跨模态行人重识别问题进行介绍。 关键词：跨模态行人重识别；红外图像；深度学习 0 引言 近年来，随着智能监控领域的不断发展，单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景
跨模态行人重识别---笔记
09-27
跨模态行人重识别是一种计算机视觉技术，旨在识别在不同传感器或模态下捕获的同一个人。在现实世界的应用中，例如智能监控系统或安全摄像头网络，行人可能被红外摄像机、RGB彩色摄像机或其他类型的传感器捕捉到，这...
基于图像和特征联合约束的跨模态行人重识别.docx
02-23
"基于图像和特征联合约束的跨模态行人重识别" 该文章主要研究跨模态行人重识别问题，旨在解决可见光和近红外摄像机拍摄下的人体识别问题。当前行人重识别研究方法大多专注于解决在可见光条件下的人体姿态、背景、...
跨模态行人重识别：Visible Thermal Person Re-Identification via Dual-Constrained Top-Ranking学习记录笔记
weixin_43898295的博客
03-22 4311
目录 摘要 介绍 方法 网络结构 双重约束顶级损失 实验 结果 原文链接：Visible Thermal Person Re-Identification via Dual-Constrained Top-Ranking​​​​​​​ 摘要 1) 直接从数据中进行端到端特征学习，无需额外的度量学习步骤，学习不变的共享特征，同时保持VT-REID的高可分辨性。 2) 引入了一种新的双向双约束顶级损失，它同时处理跨模态和模态内变化，以确保学习表示的可辨别性,可以将不同的人从两种异质模..
行人重识别（二）跨模态的行人重识别
wenroudebaozi的博客
10-23 2877
感谢前辈总结的论文列表，为了方便自己以后翻阅，链接搁这儿 1. 背景 在我们现实生活中，可见光条件下的摄像机拍到的图像，往往会包含行人的大部分外观信息，然而现实中并不只需要在可视条件极佳的条件下进行监控，在夜晚或者可视条件极差的场景中也有监控的需要，这个时候，红外相机拍摄的图像便可用于行人的再识别。据我所知，现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上，而基于RGB-IR的跨模态ReID工作还没有充分引起大家的关注，虽然这方面也有一些比较有创新性的文献，但是或许碍于数据集不够丰富，或者其他什么
跨模态行人重识别：Counterfactual Intervention Feature Transfer forVisible-Infrared Person Re-identification笔记
weixin_43898295的博客
10-12 1907
对于图库数据，模态间的交互是微不足道的，因为它只是引入了固定查询所提供的信息，这些信息是冗余的，甚至是噪声的。对于异质过程和同质过程，由于模态内和模态间的相似性差异很大，我们采用了不同的τ。（1）针对训练-测试模态平衡差距，提出了一个同质和异质特征转移(H2FT)模块，包括两种独立的设计良好的图形模块和一个非平衡场景模拟，它更适合于处理非平衡模态分布场景中的样本交互。（1）训练-测试模态平衡间隙，两种模态数据的数量在训练阶段是平衡的，但在推理上却极不平衡，导致基于图形的VI-ReID方法的泛化程度较低。
基于双阶段度量学习的跨模态行人再识别
rytyy的博客
04-16 1352
基于双阶段度量学习的跨模态行人再识别 摘要： 由于从可见光和热成像摄像头采集而来的图像风格迥异，跨模态行人再识别面临着巨大挑战。目前的深度学习方法，大都利用度量学习来获取区分性特征。然而，现有的度量学习是基于批处理样本执行的，解决方案是局部最优，因此并不尽如人意。为了实现全局性学习，我们提出了一种双阶段度量学习的手段（TML），成功实现局部和全局的度量学习。在第一阶段，通过在小批量上利用三元组...
跨模态行人重识别：Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
weixin_43898295的博客
04-19 1080
目录 摘要 方法 cmGAN Generator Discriminator Training Algorithm Experiments 摘要 （1）提出一种新的跨模态生成对抗网络（称为cmGAN）。为了解决鉴别信息不足的问题，设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器，从不同的模式中学习鉴别特征表示。 （2）为了解决大规模跨模态度量学习问题，将id损失和跨模态三元组损失结合起来，在最大化实例间跨模态相似性的同时最小化类间歧义。通过使用标准的深度神经网络框架，可以以端到端的方式对整个c..
跨模态行人重识别cm-SSFT：Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer 学习笔记
weixin_43898295的博客
06-30 1285
在本文中，我们通过提出一种新的跨模态共享特定特征转移算法（称为 cm-SSFT）来解决上述限制，以探索模态共享信息和模态特定特征的潜力。我们对亲和力进行建模根据共享特征对不同模态样本进行分类，然后在模态之间和跨模态传输共享特征和特定特征。我们还提出了一种互补的特征学习策略，包括模态适应、项目对抗学习和重建增强，以分别学习每种模态的判别性和互补性共享特征和特定特征。整个 cm-SSFT 算法可以端到端的方式进行训练。 模态共享特征学习方法放弃了许多有用的特定线索，因为无法从其他模态中提取模态特
跨模态行人重识别：CM-NAS: Cross-Modality Neural Architecture Searchfor Visible-Infrared Person Re-Iden学习记录笔记
weixin_43898295的博客
06-30 979
目录摘要方法 试验 系统地研究了手动设计的架构，并确定适当地分离批标准化 (BN) 层是极大推动跨模态匹配的关键。基于这一观察，基本目标是为每个 BN 层找到最佳分离方案。提出了一种新方法，称为跨模态神经架构搜索（CMNAS）。它由一个面向 BN 的搜索空间组成，其中标准优化可以通过跨模态任务来完成。 讨论： （1）仅在块中分离BN层优于分离整个块； (2) 分离两个BN层块通常优于分离单个BN层。考虑到这些我们得出一个结论，适当分离所有 BN 层是极大推动跨模态匹配的关键。Ne
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