weiwei935707936的博客

贡献 （1）提供了Re-ID训练的一些标准技巧。 （2）仅仅使用全局特征就得到了很高的准确率。 （3）设计了新的neck structure——BNNeck。 （4）评估了图片大小和batch大小对Re_ID的影响。 作者给定的基准 使用的网络RestNet50。 使用imagenet上的预训练参数，并且把预训练模型的FC层维度改为ID数。 选用P个人的K张图片作为batch(P×K)。 改变图片像素大小到256×1..

基本概念与发展过程 （1）Re_ID 是图像检索的一个子问题，主要应用于视频监控，智能安防 （2） 1）早期手工设计视觉特征（如何获得更好的相似度度量），现在主要用深度学习的方法自动进行。 A:手工特征：颜色，HOG(Histogram of oriented gradient),SIFT (Scale invariant feature transform),LOMO (Local Maximal Occurrence). B:相似度度量：X...

中科院，深圳先进技术研究院，余世杰换衣场景下的行人重识别难度一：换衣数据集目前比较少。原本的数据集每个人都穿着相同的衣服。难度二：有研究表明，行人衣服的样式在检索的过程中还是占到非常大比重。实例：犯罪嫌疑人通过乔装打扮躲避嫌疑人追捕，走失人员寻找。工作使用的检索方法：使用这种方法的理由：1.衣服占到行人图片的绝大部分，不能完全忽略它们2.人的生物信息：人脸，体型，头发等还是比较微弱，不具有较大的辨识性如何得到衣服模板：1...

了解常用数据集:https://www.cnblogs.com/geoffreyone/p/10314062.html××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××Market-1501 和DukeMTMC：先贴结果：（解释：前两拨为Market-1501的训练集和测试集，后两拨为DukeMTMC的训练集...

表征学习将行人重识别问题作为分类问题和验证问题。1.分类问题分类标准：一般是多个结合起来的，即：ID损失+多个属性（如：颜色等）损失的均值损失函数：网络结构：2.验证问题：输入两张图片来判断它们是不是同一张图片具体：输入两张图片，经过同一个CNN,得到两个特征向量，将两个特征向量融合起来到FC层，最后输出只有两个神经元的FC,用以判断是否是同一行人。损失函数：(...

就Re-ID的任务来说： 已知：一个在训练集上训练好的模型，一个query( 用于查询的集)，一个gallery（ 在其中搜索结果，或test） 求：mAP, CMCmAP:mean Average Precision针对:检索问题。是就query和gallery来讨论直述：每一张查询图片在查找集（query和gallery...

（本文架构如下）Pre:文章主要解决的问题 和 自己可以汲取的亮点一.网络结构及训练过程二.作者卖点及损失函数（一）step1初始化模型——准备训练集及有监督训练（二）step2迭代自监督后处理——聚类及伪标签（三）step2迭代自监督后处理——WMCT三.实验四.背景知识(内容待补。。。预告：DBSCAN)Pre:文章主要解决的问题 和 自己可以汲...