行人重识别TPAMI

ReID专栏（三） 注意力的应用

前言本文中提出了一种用于行人重识别的注意感知特征学习方法。该方法由一个部分注意分支（PAB）和一个整体注意分支（HAB）组成，并与基础再识别特征提取器进行了联合优化。
CV技术指南(公众号)·2023-07-25 03:58

【Torchreid】行人重识别deep-person-reid源码测试（一）

一、简介deep-person-reid是一个针对Personre-identification问题的训练框架。它基于深度学习框架PyTorch，提供了规范的代码组织结构，适用于reid问题的实验拓展。本文就自己第一次训练测试过程进行记录。项目gituhb仓库地址：https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid项目文档：https://kaiyang
大蜗牛爬爬·2023-07-24 08:57

论文阅读 [TPAMI-2022] DE-GAN: A Conditional Generative Adversarial Network for Document Enhancement

论文阅读[TPAMI-2022]DE-GAN:AConditionalGenerativeAdversarialNetworkforDocumentEnhancement论文搜索(studyai.com
北岭狼人·2023-07-20 14:12

AlignPS中的TOIM损失

本文介绍了CVPR2021行人重识别领域中一篇名为AlignPS论文中的TOIM损失函数论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.00211代码链接：GitHub-daodaofr
chen_zn95·2023-07-19 10:23

Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement 论文阅读笔记

这是2022年TPAMI上发表的大名鼎鼎的MIRNetv2，是一个通用的图像修复和图像质量增强模型，核心是一个多尺度的网络网络结构整体是残差的递归，不断把残差展开可以看到是一些残差块的堆叠。
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:04

[TPAMI 2022] 神经网络元学习：综述

Meta-LearninginNeuralNetworks:ASurvey|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreMeta-LearninginNeuralNetworks:ASurvey摘要：近年来，元学习（或“学会学习”）领域的兴趣急剧上升。与使用固定学习算法从头开始解决任务的传统人工智能方法相反，元学习旨在根据多个学习片段的经验来改进学习算法本身。这种范式提供了解决
sinat_38007523·2023-07-13 20:13

EANet: Enhancing Alignment for Cross-Domain Person Re-identification

行人重识别之crossdomainEANet:EnhancingAlignmentforCross-DomainPersonRe-identification(2018arXiv)原文链接这篇文章从alignment
嘻嘻哈哈yjy·2023-06-19 14:32

简要介绍 | 行人重识别 Person Re-identification

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对行人重识别进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。
R.X. NLOS·2023-06-19 07:29

FedReID: 联邦学习在行人重识别上的首次深入实践

行人重识别的训练需要收集大量的人体数据到一个中心服务器上，这些数据包含了个人敏感信息，因此会造成隐私泄露问题。联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法，可以应用到行人重识别上，以解决这个问题。
闭眼卖布·2023-06-16 19:21

解读知识蒸馏模型TinyBert

本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析：大佬对变分蒸馏的跨模态行人重识别的工作》，作者：启明。
·2023-06-14 18:08

行人重识别(REID)——原理方法

行人重识别：短时类内差异增大，类间差异减小应用——行人跟踪单摄像头单目标单摄像头多目标多摄像头多目标行人重识别系统特征提取学习能够应对在不同摄像头下行人变化的特征度量学习将学习到的特征映射到新的空间使相同的人更近
lazyn·2023-06-14 16:33

研一第一个星期总结

研一下学期第一个星期总结：一、阅读综述1.阅读ReID行人重识别综述，了解了ReID今年发展历程以及未来的发展方向。
Onions_Knight·2023-06-14 01:43

TPAMI 2023 | 跨模态因果干预实现鲁棒可信的事件级问答推理

近日，中山大学人机物智能融合实验室（HCP-Lab）团队的论文Cross-ModalCausalRelationalReasoningforEvent-LevelVisualQuestionAnswering（基于跨模态因果关系发现的事件级问答推理）被人工智能领域的国际顶级学术期刊IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence（TPA
PaperWeekly·2023-06-13 12:02

代码学习001：Strong baseline

文章目录0引言1环境配置2Trainandtest3应用0引言最近参加了NAIC的2020届行人重识别（ReID）的比赛，由于之前没做过ReID的项目，故先找了个2019届行人重识别（ReID）季军团队方案作为项目熟悉
Coder_L2·2023-06-11 09:07

【图像任务】Transformer系列.1

介绍几篇改进Transformer模型实现亮度增强、图像重建的任务：LLFormer（AAAI2023），DLSN（TPAMI2023），CAT（NeurIPS2022）。
m0_61899108·2023-06-08 15:59

【论文阅读】Differentiable Perspective for Multi-View Spectral Clustering with Flexible Extension

TPAMI.2022ZhouminLu&FeipingNieetal.目录AbstractIntroductionMethodFormulationDifferentiableFrameworkLossfunctionFlexibleextentionsI
塔_Tass·2023-04-21 10:52

[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking

文章标题：2018_Cite=13_Tang——ObjectDetectioninVideosbyShortandLongRangeObjectLinking这篇论文也被叫做“2019_Cite=91_TPAMI_Tang
德彪稳坐倒骑驴·2023-04-21 01:26

Siamese network

文章目录一、相似性度量1.欧氏距离2.马氏距离二、Siamesenetwork1.Siamesenetwork基础架构2.损失函数3.不同的Siamesenetwork3.1.行人重识别3.2其他应用场景一
liuqiker·2023-04-17 14:34

Human-centric Relation Segmentation: Dataset and Solution论文解读+基础知识介绍

1.Human-centricRelationSegmentation:DatasetandSolution（TPAMI2021）论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.11168
Yuggie_Sue·2023-04-16 20:28

计算两个向量的余弦相似度

文章目录摘要基本概念数学原理实现代码欧式距离与余弦距离的差异摘要余弦相似度是判断两个向量相似度常用的算法，我在做行人重识别的时候，用到了余弦相似度的算法，记录一下。
AI浩·2023-04-15 04:49

顶刊TPAMI 2023！Food2K：大规模食品图像识别

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群来源：美团技术团队美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food
Amusi（CVer）·2023-04-13 17:56

yolo目标追踪：卡尔曼滤波 + 匈牙利匹配算法 + deepsort算法

2.1.4、应用：追踪需要考虑的8个状态2.2、匈牙利匹配算法2.2.1、背景导入2.2.2、算法匹配原则与详细计算步骤2.2.3、举例说明2.2.4、代价矩阵的三种形式（运动+外观+IOU）2.2.5、行人重识别网络模型
胖墩会武术·2023-04-11 00:39

综述-深度学习的双目深度估计：下

https://arxiv.org/pdf/2006.02535.pdfASurveyonDeepLearningTechniquesforStereo-basedDepthEstimation发表在TPAMI
Vinteuil·2023-04-10 11:30

聊聊行人重识别（Person Re-identification）

行人重识别的背景：随着科技的发展，监控视频已被广泛应用于商业、安防、搜寻等领域，在人们的日常生活中占据着非常重要的作用。如何识别、定位出监控视频中的特定行人，对于刑事侦查、搜寻救援等具有很重要的意义。
居家龙龙·2023-04-09 20:00

Fully Unsupervised Person Re-identification via Selective Contrastive Learning

但是这种方法依赖于标签预测的正确率，并且使得无监督行人重识别不再是一个检索任务；2）传统的对比学习策略仅使用单个的正样本来定义对比损失，但实际上在训练集中，一个行人对应多张图片。
头秃的和尚·2023-04-08 20:35

弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic

原文链接：CVPR2019&TPAMI2020https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接：tensorflow
yafee123·2023-04-08 17:08

弱监督目标定位综述的理解《Weakly Supervised Object Locolization and Detection : A Survey》

弱监督目标定位综述的理解《WeaklySupervisedObjectLocolizationandDetection:ASurvey》TPAMI最新发布了关于WSOD和WSOL的综述，分享一下阅读论文的一些收获
ustcjinggg·2023-04-08 16:30

跨模态哈希综述（更新中）

基于哈希变换跨模态方法综述概要有关本文本方向在做什么事情方法的提出与完善局部敏感哈希LSH(1998)谱哈希SH(NIPS'08)多视图哈希CVH(IJCAI'11)迭代量化哈希ITQ(TPAMI'12
alokag·2023-04-05 23:30

计算机视觉有哪些SCI期刊？ - 易智编译EaseEditing

以下是一些SCI期刊，是计算机视觉领域比较有影响力的期刊：IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence(TPAMI)：这是一个涵盖了模式识别
易智编译·2023-04-01 04:48

Re：从零开始的行人重识别（一）

什么是行人重识别？行人重识别的是属于计算机视觉下的重要的也是当前比较困难的任务。它主要要解决问题是如何在不同的摄像头下找到相同的一个人，这种问题其实可以看做是一个图
Gary_Liu·2023-03-31 09:23

【行人重识别】PaddlePaddle目标检测项目

下面转自百度AIStudio目标检测项目引入pascal-voc数据集，解压，然后删除不必要的图片In[1]查看当前挂载的数据集目录!cd/home/aistudio/data/data4379&&unzip-o-qpascalvoc.zipprint("loadsuccess")loadsuccessIn[2]!mkdirpretrained-model!mkdirssd-modelmkdir:
居家龙龙·2023-03-31 07:29

[行人重识别论文阅读]DomainMix: Learning Generalizable Person Re-Identification Without Human Annotations

论文地址项目地址本篇论文解析引自1.论文摘要1.提出利用有标签的合成数据集A和无标签的真实数据集B训练出能泛化到未知场景C的模型。2.为了实现A+B->C，论文提出了一个新的方法DomainMix2.DomainMix框架1.该框架由基于聚类的动态训练数据集生成和域不变的行人再识别特征学习两部分组成。2.动态训练数据集生成部分，我们设计了三个准则用于筛选聚类结果，由此动态生成可靠的训练集3.在域不
zlsd21·2023-03-30 12:21

[行人重识别论文阅读]Meta Batch-Instance Normalization for Generalizable Person Re-Identification

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.14670论文代码：https://github.com/bismex/MetaBIN.预备知识：meta-learning[李宏毅老师的讲解笔记]1文章思想BN（batchnormalization）：图像增强方法，相对于IN来说是增强了不同域间的差异IN（instancenormalization）：DG(Domaingenera
zlsd21·2023-03-30 12:50

[行人重识别论文专栏阅读导向]

本篇文章为目前专栏中总结论文的索引：1.换衣方向COCASALarge-ScaleClothesChangingPersonDatasetforRe-identificationPersonRe-identificationbyContourSketchunderModerateClothingChangeFine-GrainedShape-AppearanceMutualLearningforC
zlsd21·2023-03-30 12:20

【科研】【ReID】科研论文怎么写？八股文写作思路

我把它Introduction的写作思路跟一下，与诸位共勉：首先，按照国际惯例：先介绍一下ReID，和ReID面临的问题/痛点：行人重识别（re-ID）旨在匹配特定的跨多个摄像机视图或
锥栗·2023-03-29 13:14

NVIDIA开源DG-Net：用GAN做“淘宝式”换衣，辅助行人重识别

前几天英伟达开源了DG-Net的源码。让我们来回顾一下这篇CVPR19Oral的论文。论文是英伟达(NVIDIA),悉尼科技大学(UTS),澳大利亚国立大学(ANU)的研究人员在CVPR19上口头报告的文章《JointDiscriminativeandGenerativeLearningforPersonRe-identification》。深度学习模型训练时往往需要大量的标注数据,但收集和标注大
郑哲东·2023-03-24 01:01

MiDaS：混合数据集的鲁棒单目深度估计

MixingDatasetsforZero-shotCross-datasetTransfer原文：https://arxiv.org/abs/1907.01341v3开源：https://github.com/isl-org/MiDaS（2.2kStars）发表：TPAMI2022
Vinteuil·2023-03-22 12:24

DBNet++（TPAMI） 原理与代码解析

paper：Real-TimeSceneTextDetectionwithDifferentiableBinarizationandAdaptiveScaleFusioncode1：https://github.com/MhLiao/DBcode2：https://github.com/open-mmlab/mmocr本文的创新点本文是对DBNet的改进，关于DBNet的介绍具体可见场景文本检测算
00000cj·2023-03-21 04:29

论文阅读 [TPAMI-2022] Kernel-Based Density Map Generation for Dense Object Counting

论文阅读[TPAMI-2022]Kernel-BasedDensityMapGenerationforDenseObjectCounting论文搜索(studyai.com)搜索论文:Kernel-BasedDensityMapGenerationforDenseObjectCounting
北岭狼人·2023-03-19 07:43

论文阅读 [TPAMI-2023] Consistency and Diversity Induced Human Motion Segmentation

论文阅读[TPAMI-2023]ConsistencyandDiversityInducedHumanMotionSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:ConsistencyandDiversityInducedHumanMotionSegmentation
北岭狼人·2023-03-19 07:43

论文阅读 [TPAMI-2022] Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation

论文阅读[TPAMI-2022]PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation
北岭狼人·2023-03-19 07:13

论文阅读 [TPAMI-2022] YOLACT++ Better Real-Time Instance Segmentation

论文阅读[TPAMI-2022]YOLACT++BetterReal-TimeInstanceSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:YOLACT++BetterReal-TimeInstanceSegmentation
北岭狼人·2023-03-19 07:13

论文阅读 [TPAMI-2022] Augmentation Invariant and Instance Spreading Feature for Softmax Embedding

论文阅读[TPAMI-2022]AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding论文搜索(studyai.com)搜索论文
北岭狼人·2023-03-19 07:12

论文阅读 [TPAMI-2022] AlignSeg: Feature-Aligned Segmentation Networks

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北岭狼人·2023-03-19 07:42

论文阅读 [TPAMI-2022] Hierarchical Deep Click Feature Prediction for Fine-Grained Image Recognition

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北岭狼人·2023-03-19 07:42

论文阅读 [TPAMI-2022] Fine-Grained Human-Centric Tracklet Segmentation with Single Frame Supervision

论文阅读[TPAMI-2022]Fine-GrainedHuman-CentricTrackletSegmentationwithSingleFrameSupervision论文搜索(studyai.com
北岭狼人·2023-03-19 07:42

论文阅读 [TPAMI-2022] Space-Time Memory Networks for Video Object Segmentation With User Guidance

论文阅读[TPAMI-2022]Space-TimeMemoryNetworksforVideoObjectSegmentationWithUserGuidance论文搜索(studyai.com)搜索论文
北岭狼人·2023-03-19 07:41

论文阅读 [TPAMI-2022] Label Independent Memory for Semi-Supervised Few-Shot Video Classification

论文阅读[TPAMI-2022]LabelIndependentMemoryforSemi-SupervisedFew-ShotVideoClassification论文搜索(studyai.com)搜索论文
北岭狼人·2023-03-19 07:11

论文阅读 [TPAMI-2022] MRA-Net: Improving VQA Via Multi-Modal Relation Attention Network

论文阅读[TPAMI-2022]MRA-Net:ImprovingVQAViaMulti-ModalRelationAttentionNetwork论文搜索(studyai.com)搜索论文:MRA-Net
北岭狼人·2023-03-19 07:11

论文阅读 [TPAMI-2022] RGB-D SLAM in Dynamic Environments Using Point Correlations

论文阅读[TPAMI-2022]RGB-DSLAMinDynamicEnvironmentsUsingPointCorrelations论文搜索(studyai.com)搜索论文:RGB-DSLAMinDynamicEnvironmentsUsingPointCorrelations
北岭狼人·2023-03-19 07:11
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