深度学习——Re-ID——读、运行——Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adap...(ECN)

最新推荐文章于 2024-06-14 09:30:00 发布
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（实验未完。。。待补）

 

七. 代码流程及核心组件

 

 

 

 

关于Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification 论文理解
sinat_42239797的博客
07-18 2329
论文连接https://arxiv.org/abs/1904.01990 行人再识别面临的三个特殊问题： 1）源数据和目标数据集类别完全不同 2）相机造成的图片差异不同 3）仅考虑源域和目标域之间的整体域间的差异，忽略了目标域的域内变化。 传统的方法主要是减少源域和目标域之间的特征分布差距。然而，这些研究在很大程度上忽略了目标域中的域内变化，其中包括影响目标域上的测试性能的关键因素。 ...
2019 CVPR之ReID：Invariance Matters： Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-Identification
makabaka的博客
05-06 564
Invariance Matters： Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-Identification 当前的问题及概述： 本文研究的是从标记的源域和未标记的目标域学习一个新的领域自适应ReID模型。 以往的方法主要是减少源域和目标域之间的特征分布距离。然而，这样忽略了目标域内部的变量从而影响实验结果。 而本文通过样本不变性、相机不变性和近...
Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification
weixin_44676499的博客
12-07 436
未解决域间问题提出了三种不变：
Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification理解
Coder_Chen的博客
03-06 1027
行人重识别之监督学习与无监督学习结合（CVPR2019） 贡献 该论文提出了存储器的概念用来优化特征提取网络。 改论文将监督学习与无监督学习结合起来了。 部分论文翻译 在此基础上，我们提出了一种新的无监督域自适应方法，在训练过程中，在网络中引入一个样本存储器来存储目标集合中每个样本的最新表示。内存使我们能够对整个/全局目标训练批而不是小批执行不变性约束。这有助于我们在网...
Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain AdaptivePerson Re-identification
yanhu6955的博客
11-20 1838
1 Introduction 该文献针对UDA应用于re-ID任务上主要通过减少图像级或属性特征级上源域和目标域之间的差距来解决个人识别中的问题，存在忽略目标域的域内变化。在本研究中，作者研究了三种基本不变性，即样本不变性、相机不变性和邻域不变性，并提出了一种新的无监督域适配方法，在训练过程中，在网络中引入样本记忆，以记忆目标集每个样本的最新表示。 2 Methodology 2.1 Overview of Framework 作者使用ImageNet上预先训...
2014 Deep Domain Confusion_ Maximizing for Domain Invariance.pdf
04-02
这篇题为《2014 Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance》的论文是由来自加州大学伯克利分校和马萨诸塞大学洛威尔分校的研究者共同撰写的。文章提出了一种新的卷积神经网络（CNN）架构，通过引入...
深度学习500问——Chapter11：迁移学习（4）
最新发布
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
06-14 1083
深度网络的finetune也许是最简单的深度网络迁移方法。Finetune，也叫微调、fine-tuning，是深度学习中的一个重要概念。简而言之，finetune就是利用别人已经训练好的网络，针对自己的任务再进行调整。从这个意思上看，我们不难理解finetune是迁移学习的一部分。为什么需要已经训练好的网络？在实际的应用中，我们通常不会针对一个新任务，就去从头开始训练一个神经网络。这样的操作显然是非常耗时的。尤其是，我们的训练数据不可能像ImageNet那么大，可以训练出泛化能力足够强的深度神经网络。
blog.csdn.net-论文SNIP - An Analysis of Scale Invariance in Object Detection.pdf
01-29
这篇论文提出了一种名为SNIP（Scale Normalization for Image Pyramids）的新方法来改进目标检测器在面对尺度变化时的表现。 描述部分提供了论文研究的背景和目的。在目标检测领域，尤其是使用两阶段（2-stage）...
【论文翻译】《Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification》
qq_41344430的博客
06-11 473
《Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification》论文翻译 写在前面：最近读了一篇英文文献，读起来比较费力，就花了一点时间翻译了一下，在此共享一下。水平有限，其中有翻译错误，请大家指正！谢谢。 摘要： 本文研究了域自适应行人重识别（re_id）问题：从一个有标签的源域和一个无标签的目标域中学习了一个模型。传统的方法主要是减少源域和目标域之间的特征分布差距。然而，这些研究大多忽略了目标域的域内变化
行人重识别必读论文
07-31
行人重识别是我们课题组在做的一个项目，本文档里面包含了行人重识别的必读经典论文。
公安基于大数据的深度学习视频解析方案.docx
03-08
公安基于大数据的深度学习视频解析方案公安基于大数据的深度学习视频解析方案公安基于大数据的深度学习视频解析方案公安基于大数据的深度学习视频解析方案公安基于大数据的深度学习视频解析方案公安基于大数据的深度学习视频解析方案
学习笔记：Invariance matters：exemplar memory for Domain adaptive person RE-identification
weixin_44523062的博客
07-03 300
Zhengliang 澳洲国立 zhongzhun厦门大学 github_address 在训练过程中，带标记的源数据和未带标记的目标数据被馈入深度re-ID网络，以获得最新的表示。 随后，设计了两个组件，分别使用源数据和目标数据优化网络。 第一个组件是分类模块，用于计算标记源数据的交叉熵损失。第二个组件是一个范例存储模块，用于保存目标数据的最新特征并计算未标记目标数据的不变性学习损失。 0 摘要 DA领域自适应人员再识别问题:分别从带标记的源域和未带标记的目标域学习一个reid模型。 传统的方法主要
《Invariance Matters：Exempla Memory for Domain Adaptive Person Re-identification》论文笔记
weixin_42643931的博客
09-20 882
《Invariance Matters：Exempla Memory for Domain Adaptive Person Re-identification》论文笔记MotivationContributionsMethedBaselineExemplar MemoryExemplar-invarianceCamera-invarianceNeighborhood-invariance...
[行人重识别论文阅读]Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain AdaptivePerson Re-identification
zlsd21的博客
10-20 1300
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01990 代码：https://github.com/zhunzhong07/ECN Abstract 1.传统的无监督方法只关注于缩小源域与目标域之间的gap，而忽略了目标域内的变量变化，这个变化很大程度上影响了性能。 2.我们提出了三种不变性：exemplar-invariance, camera-invariance and neighborhood-invariance。 3.为了实现我们的目标，我们引入了一个 exemplar me
Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification(CVPR2019)阅读笔记
weixin_43876725的博客
03-13 431
1.摘要 传统的域迁移方法主要是减小源域和目标域间的特征分布差距，但是忽略了在目标域中的类内变化，使得其对目标域的测试结果产生很大的影响，在这项工作中，主要是探究在目标域的类内变量，提出了用于存储目标域中三个不变属性的记忆槽，即个体不变属性，相机风格不变属性，邻居不变属性，使得行人重识别模型泛化能力更强。 2.创新点 1)综合的研究了目标域中的三个潜在的不变属性，实验证明这些属性对于行人重识别模型...
[Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification 魔改代码
t20134297的博客
08-11 244
最近在看这篇文章，以及试着整改代码，按照最初的github设定，跑出来的性能和论文中是一样的，由于论文说了使用camstyle 后的生成图片，我就在想，如果不用这个部分会怎样，我就取消了使用这个数据，结果就直接拉垮了，看一下跑出来的性能吧。 Mean AP: 20.0% CMC Scores top-1 46.7% top-5 63.3% top-10 70.3% top-20 77.3% 我在加入了一个自己设定的损失
iD学习 - KeepRight
weixin_46464169的博客
07-02 607
KeepRight KeepRight是针对OSM数据的后台检查工具。通过接口将数据问题返回到编辑器方便用户进行更改。编辑器页面类似笔记，可以对问题进行评论，关闭等操作。根据不同错误类型可以显示不同的图标。 页面显示 接口URL：https://www.keepright.at/export.php?bottom=38.42777351132907&format=geojson&left=-75.60791015625004&right=-75.58593750000004&
iD学习 - ImproveOSM
weixin_46464169的博客
07-08 458
ImproveOSM ImproveOSM是基于出行大数据与基础数据进行比较，计算基础道路可能含有的问题。现在可以计算缺失道路、单行标识和转向限制。 页面显示 接口 针对3种问题，improveosm调用3个接口分别获取数据。 缺失道路 URL：https://grab.community.improve-osm.org/missingGeoService/search?client=iD&east=-121.97021484375006&north=37.457418102629454&
清华大学崔鹏：OOD泛化与稳定学习的深度探讨——从进化视角与因果一致性
本PPT由清华大学的崔鹏主讲，深入探讨了Out-Of-Distribution (OOD)泛化和稳定学习的相关议题。OOD泛化是指模型在面对未在训练数据集中出现的新情况（颖外推断）时，其性能表现。相较于In-Distribution (I.I.D.) 数据...
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