CVPRJun, 2017

将语义表示进行转移，用于人员再识别和搜索

PDF
TL;DR本文提出了一种新的基于语义属性学习的人物再辨识和搜索方法，并将其在弱或强标记的时尚摄影数据集上进行训练，进而提供一种强大的用于检测和描述监控人员的语义表达，无需任何监控领域监督，并且已达到最先进的性能，在无监督和监督人物重新辨识中均取得了最先进的性能。此外，作为一种语义表达，它将允许在同一框架内集成基于描述的人员搜索。
semantic attributesperson re-identificationperson searchfashion photographysurveillance
发现论文，激发创造
  • 基于属性的人员再识别的实证研究

    本文通过属性 - based 方法进行人物再识别，探讨了高精度专家属性与普通人属性的差异及影响，发现非专家属性更能反映当前使用属性 - based 方法进行人物再识别的情况。

    Jan, 2020

  • 人物再识别的人类语义分析

    本论文旨在提高人物再识别的性能。与常见的检测局部特征的方法不同，我们提出采用人类语义分析来提取局部特征，相应的性能得到了大幅提升，并成为了当前最优方法。此外，我们展示了通过简单且有效的训练策略可以使标准的卷积神经网络方法，如 Inception-V3 和 ResNet-152，无需修改即可显著提高人物再识别的性能。

    Mar, 2018

  • 从多模态信息指导中学习可转移的行人表示

    本文提出了一种学习可迁移表示以增强各种行人分析任务的新框架 VAL-PAT，并介绍了三个学习目标：自监督对比学习、图像文本对比学习和多属性分类。该框架在无标签人员图像的预训练下实现了良好的性能，并扩展到各种行人分析任务。

    Apr, 2023

  • 人物再识别中的属性辅助部位检测与细化

    本文介绍了一种新的人物属性检测方法，利用属性检测来生成相应的局部检测器，提取局部特征来解决人物再识别中的身体部分不对齐问题，并将属性信息与局部描述符相结合以消除检测偏差带来的干扰。该模型在两种常用基准测试上表现良好。

    Feb, 2019

  • 服装更换人员再识别的内容和显著语义协作

    我们提出了 Content and Salient Semantics Collaboration（CSSC）框架，通过有效利用行人图像中存在的丰富语义而无需任何辅助手段，实现了衣物变换的人物重识别。我们的方法通过提取关于内容和显著语义的稳健身份特征，并有效地减少了服装外观的干扰，从而在三个衣物变换基准数据集以及传统基准数据集上取得了最先进的性能，显示了其优越性。

    May, 2024

  • 面向人员再识别的语义对齐表示学习

    本论文提出了一种通过细致的监督设计，驱动重新识别网络学习语义对齐特征表示的框架，其中包括了一个带编码器（SA-Enc）的 Semantics Aligning Network (SAN) 用于重新识别，以及一个解码器（SA-Dec）用于重建 / 回归密集语义对齐全纹理图像，并在三元组 ReID 约束下增加感知损失，以确保推断的计算效率。该设计取得了基准数据集 CUHK03，Market1501，MSMT17 和部分人物重新 ID 数据集 Partial REID 等的最佳表现。

    May, 2019

  • 人物再识别的全局和组件化的语义表示自监督学习

    通过使用交互式分割模型（ISM）进行自适应的基于部位的语义提取，本文提出了 SemReID，一种自我监督的 ReID 模型，通过技术手段（如图像遮罩和 KoLeo 正则化）改进其语义表示，证明了其在三种类型的 ReID 数据集上具有优越的性能，并引入了 LUPerson-Part 数据集来增强对细粒度部位语义的获取，以提高鲁棒性。

    Nov, 2023

  • 人物再识别遇到图像搜索

    本文将人员再识别作为图像搜索问题，并通过设计一种无监督的词袋表示法，将图像搜索技术整合到人员再识别中。同时，贡献了一个新的高质量数据集，在三个数据集上得到了与最先进方法相当的竞争结果。

    Feb, 2015

  • 基于深度属性的多摄像头行人重新识别

    为了解决人员重识别中因姿势变化、视角变化、摄像头参数不同等导致的人的视觉外观难以匹配的问题，提出了一个半监督属性学习框架，该框架由三个阶段组成，并使用深度卷积神经网络来预测不同数据集上的深层特征。使用简单的余弦距离作为度量，取得了出乎意料的好效果，在度量学习模块的帮助下，显著优于许多最近的工作。

    May, 2016

  • 利用语义分割改善面部属性预测

    本文提出了一种利用语义分割来优化面部属性预测的方法，通过这种方法，我们不仅能够识别人脸属性，而且能够定位这些属性，获得了比以前更好的结果。

    Apr, 2017