Mar, 2018

基于多样性正则化的时空关注力视频人物再识别

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TL;DR提出了一种新的时空注意力模型，可以自动发现多样化的特征，并使用空间和时间的注意力组合提取有用的信息，从整个视频序列中学习潜在的面部、躯干和其他身体部位的隐藏表示，通过三个数据集的评估发现算法优于现有方法。
video-based person re-identificationspatiotemporal attention modeldiverse set of distinctive body partsmultiple spatial attention modelstemporal attention
发现论文，激发创造
  • 深度连对注视网络：基于视频的人员再识别的时间与位置选择

    本论文提出了一种具有 Siamese attention architecture 的模型，在视频中提取本地卷积特征，并使用嵌入式注意机制在门控循环单元中选择性地传播相关特征并记住它们的空间依赖性，以解决视频中行人匹配的问题，并在三个基准数据集上取得了良好的效果。

    Aug, 2018

  • 基于 3D 卷积网络和非局部注意力的基于视频的人员再识别

    本研究旨在解决视频行人重新识别中的空间对齐问题和时间依赖性问题，提出了一种使用 3D 卷积和非局部块进行特征聚合的网络架构，实验结果表明该方法在多个指标上的性能均优于现有技术。

    Jul, 2018

  • 基于深度的人物识别的递归注意模型

    本文提出了一种基于注意力机制的人体形状和运动动力学的识别模型，用于在没有 RGB 信息的情况下对人员身份进行识别。该模型利用独特的 4D 时空特征，采用卷积和循环神经网络相结合的形式，目标是识别代表人类身份的小的、具有区分性的区域。结果表明，该模型能够在多个公开数据集上产生当今最先进的结果。同时，本文还对该模型在视角、外貌和容积变化方面的鲁棒性进行了研究，并分享了该模型时空注意力的可解释的可视化结果。

    Nov, 2016

  • 用于时空视觉注意的循环混合密度网络

    本研究提出了一种基于高斯混合模型的时空注意力模型，并使用人类注视数据进行训练，相比先前的方法，该模型在影片显著性预测方面具有最先进的表现，并在动作分类准确性方面取得了改进。

    Mar, 2016

  • 可解释的时空注意力视频动作识别

    通过引入可解释的时空注意力机制来提高视频动作识别的准确性和模型解释性，并使用一组正则化器对其进行约束。利用弱监督的方式仅使用分类标签，模型不仅提高了准确性，还能时空自动定位区分性区域。

    Oct, 2018

  • 重新审视基于视频的人员再识别的时间建模

    该文综合研究和比较了视频人员重识别的四种不同的时间建模方法，包括时间汇聚，时间关注，RNN 和 3D 卷积神经网络，并提出了一个采用时间卷积的注意力生成网络，用于在帧之间提取时间信息。在 MARS 数据集上进行评估，并通过一大部分超越了最新技术的方法。

    May, 2018

  • 利用视觉注意力进行人员再识别

    论文提出了一种基于梯度注意机制和深度卷积神经网络的人物再识别方法，可以通过关注图像中最敏感的部分来处理输入图像并在低分辨率下感知周围图像，成功地在 CUHK01，CUHK03 和 Market 1501 数据集上超越了现有的先进方法。

    Jul, 2017

  • 注意力驱动的人物识别

    本研究提出了一种新颖的注意力驱动多分支网络，可以同时从全身和局部图像中学习鲁棒且有辨别力的人体表征，以优化人员重新识别的效果。

    Oct, 2018

  • 基于空间和时间记忆网络的视频人员再识别

    本文提出了一种基于 STMN 的新型人员 reID 方法，通过存储频繁出现在视频帧中的空间干扰和优化人员视频的典型时间模式的注意力，实现了对人员视频中的空间和时间干扰的有效处理。

    Aug, 2021

  • 视频行人再识别的时空高效非局部注意力网络

    本文介绍了一种通过非局部注意力机制，将空间和时间信息嵌入到特征表示中的视频行人重识别方法（NVAN）。实验表明 NVAN 在 MARS 数据集上的排名准确性比现有方法高出 3.8％，STE-NVAN 相比现有方法具有更先进的计算足迹。

    Aug, 2019