Apr, 2018

多粒度学习区分特征在行人再识别中的应用

PDF
TL;DR本文提出了一种多粒度深度网络 MGN，将全局特征与多种局部特征相结合，将图像实现均匀划分为多个条带进行训练，进一步提高了人物再识别任务的性能表现。在包括 Market-1501、DukeMTMC-reid 和 CUHK03 等主流评估数据集上，我们的方法均实现了最先进的表现并超过了任何现有方法。例如，在 Market-1501 数据集中，在单个查询模式下，经过重新排序，我们实现了 96.6%/94.2% 的 Rank-1/mAP 的最先进结果。
person re-identificationfeature learninggranularitydeep network architecturestate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 基于多粒度超图的视频人员再识别学习

    本研究提出了一种新的基于图的框架，即多粒度超图（MGH），通过建模多个粒度的时空依赖性来追求更好的表征能力，从而解决视频中人员再识别任务中的关键问题，并且通过多种基准测试表现出了优异的性能。

    Apr, 2021

  • Deep-Person: 为人物再识别学习辨别性深度特征

    该研究提出了一种名为 Deep-Person 的三分支框架，利用 LSTM 建模行人身体从头到脚的序列，提高局部特征的鉴别能力以及同时学习了鉴别嵌入和相似度测量。实验证明该框架在市场 - 1501，CUHK03 和 DukeMTMC-reID 等三个数据集上，超过了现有的最先进方法，单次查询设置下市场 - 1501 的 mAP 达到了 90.84％。

    Nov, 2017

  • 通过多粒度图像文本对齐 提高基于描述的人员再识别

    本文提出了一个 Multi-granularity Image-text Alignments (MIA) 模型，用于减轻描述基础人物的 Re-id 中的跨模态细粒度问题，以进行更好的相似度评估。实验表明，该方法在 CUHK-PEDES 数据集上取得了最先进的性能，并且实现了显着优于以往方法的效果。

    Jun, 2019

  • 无监督行人再识别的领域摄像机自适应和多特征协同聚类

    本文提出了一种基于生成对抗网络和半监督多特征聚类的联合伪标记策略，通过无监督域适应和在非标记目标域中挖掘潜在相似性，提高目标域的特征表示能力，同时通过半监督多特征聚类学习目标域的内部数据结构，取得了良好的无监督个体重新识别表现。

    Aug, 2022

  • 深度联合学习多损失分类的个体重识别

    本文提出了一种使用 CNN 联合学习局部和全局特征的方法，用于重新识别目标，实现了对多任务的优化，通过优化多任务的联合损失函数，达到一种损失函数的平衡，该模型在 VIPeR、GRID、CUHK01、CUHK03 和 Market-1501 的五个基准测试中优于现有的各种重新识别方法。

    May, 2017

  • 基于多粒度参考引导的注意力特征聚合技术用于基于视频的人员重识别

    提出一种名为 MG-RAFA 的关注特征汇聚模块，用于将空间 - 时间特征精细地聚合成具有判别性的视频级别特征表示，采用全局视图与卷积操作学习关注，并基于不同粒度的关系学习多粒度关注，实现了视频 ReID 任务上的最新成果。

    Mar, 2020

  • 人员再识别中的前景关注鉴别特征学习

    本研究提出了一种简单而有效的前景注意力神经网络（FANN），通过引入前景针对子网和特征融合子网学习判别性特征表示来解决人员再识别问题，在多任务学习框架中训练 FANN，可以学习到一种判别性特征表示，能够在各种候选项中寻找与每个探针匹配的参考值。与最先进的方法相比，该方法在多个公共基准数据集上都显示出明显的改进。

    Jul, 2018

  • PH-GCN: 基于部分层次图卷积网络的人员再识别

    本文提出了一种名为 Part-based Hierarchical Graph Convolutional Network（PH-GCN）的深度学习框架，用于人物重识别问题。通过信息交互，PH-GCN 在全局、局部和结构特征学习上同时进行，提高了 Re-ID 的效果。

    Jul, 2019

  • 人物重新识别中分类损失的辩护

    本文提出了一个通过通道分组和多分支策略来划分全局特征的个人再识别框架，以学习多个通道组的判别式全局特征，并证明了其在准确性和推理速度方面优于现有技术水平。

    Sep, 2018

  • 人员再识别关系网络

    本研究提出了一种新的人物再识别关系网络，考虑了个体身体部位之间以及部位与其他部位之间的相互关系，有效提高了特征辨别能力，同时使用全局对比池化方法获取人物图像的全局特征，该方法已在多个数据集上实证表明其优越性。

    Nov, 2019