May, 2018

重新审视基于视频的人员再识别的时间建模

PDF
TL;DR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。
video-based person reidtemporal modeling methodstemporal poolingtemporal attention3d convnets
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于深度循环卷积网络的视频行人再识别：一种端到端的方法

    本文提出一种端到端的方法来同时学习视频人物再识别的时空特征和相应的相似度度量，采用深度卷积网络和循环神经网络进行时间序列建模和度量学习，通过时间汇聚产生整体特征表示，在 iLIDS-VID 和 PRID 2011 等公共数据集上达到最先进的性能水平。

    Jun, 2016

  • 基于多尺度 3D 卷积神经网络的视频行人再识别

    本文提出了一种两流卷积网络，用于提取视频中的时空线索以进行基于视频的人员再识别，其中一种流构建为通过将几个多尺度 3D 卷积层插入 2D CNN 网络而构成的暂时流，另一种流则由 2D CNN 实现以进行空间特征提取，并将两个流的空间和时间特征最终融合，经过广泛使用的基准数据集 MARS、PRID2011 和 iLIDS-VID 的评估表明，我们的方法具有优于现有 3D 卷积网络和现有技术的优秀性能。

    Nov, 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

  • 基于时序残差学习的视频行人重识别

    本文提出了一种新颖的特征学习框架，用于视频中的人物再辨识，主要利用视频序列中的适当时间信息和解决运动行人的空间对齐问题，并设计了一个时间残差学习（TRL）模块和一个空间 - 时间转换器网络（ST^2N）模块。经过广泛实验验证，提出的方法在各大数据集上都取得了一致优秀的表现，并超越了绝大多数最新的最先进方法。

    Feb, 2018

  • 视频行人再识别中的联合注意力时空池化网络

    本篇论文提出了一种新的联合空间和时间注意力池化网络（ASTPN）用于基于视频的人物再识别，能让特征提取器意识到当前输入的视频序列，而空间和注意力时间池化层都能从距离匹配信息中筛选出有代表性的人物并对其进行学习，实验证明可以优于现有的 state-of-the-art 方法。

    Aug, 2017

  • 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

  • 基于多样性正则化的时空关注力视频人物再识别

    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。

    Mar, 2018

  • 视频行人再识别的时空互促

    本文提出一种基于视频序列的人物再识别方法，通过 Refining Recurrent Unit 和 Spatial-Temporal clues Integration Module 来更好地表达视频序列中的空间和时间信息，并且采用了多层次训练目标来增强算法的性能。实验结果表明，该方法在 iLIDS-VID 和 MARS 数据集上优于现有的最先进方法，并在 PRID-2011 上取得了良好的结果。

    Dec, 2018

  • 一段视频胜似三番观：基于三支脉络变换器的视频人物再识别

    本文中提出了一种名为 “三叉神经变压器” 的框架，通过将原始视频数据转化为不同的特征域，同时使用自监督学习的三个自视图变压器和一个交叉视图变压器来增强信息并提取更全面的视频标识，实现了公共 Re-ID 基准上优于其他最先进方法的表现。

    Apr, 2021