AAAISep, 2018

基于姿态引导的多粒度注意力网络用于基于文本的人物搜索

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TL;DR该研究提出了一种基于文本描述搜索人物图像的方法，通过使用多层次的视觉内容对不同语义相关性的相关图像和描述进行匹配，其中包括了多粒度的视觉信息。在 CUHK-PEDES 数据集上进行的实验表明，该方法在 top-1 指标上比现有方法高出 15％。
text-based person searchcross-modal matchingmulti-granularity attention networkpose informationcuhk-pedes dataset
发现论文，激发创造
  • 自然语言描述的人员搜索

    本论文提出一种基于自然语言描述的人物搜索方法，利用 CUHK Person Description Dataset 建立了人物描述与样本的对应关系，并使用一种基于 Gated Neural Attention 机制的循环神经网络，实现了在人物搜索中的最优性能。

    Feb, 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

  • 基于文本指导的人物图像合成

    本论文提出了一种新颖的方法，根据自然语言描述操纵人物图像的视觉外观和姿态，并进行了广泛的实验以证明该方法的有效性。

    Apr, 2019

  • 学习文本人物搜索的语义对齐特征表示

    本文提出了一种基于语义对齐的嵌入方法，采用多头注意力模块和特征聚合网络进行特征对齐，以实现对于文本描述的行人图像搜索，并在 CUHK-PEDES 和 Flickr30K 数据集上取得了最先进的性能。

    Dec, 2021

  • 基于注意力机制的自然语言人物检索

    本文提出了一个基于注意力机制的自然语言人物检索系统，并成功应用于监控视频检索领域中，该系统使用了 Faster R-CNN 中的候选区域生成器来提取视觉特征，并利用 BLSTM 模型进行文本特征提取，将其融合后进行得分，可以更加精确地检索到所需的目标。

    May, 2017

  • PoNA: 基于姿态引导的非局部注意力人体姿态转移

    使用生成对抗网络与姿态引导非局部注意机制进行人体姿态转移，以促进人物再识别。

    Dec, 2020

  • 逐步姿态注意力转移用于人像生成

    提出了一种新的生成式对抗网络，用于姿势转移，其生成器由一系列姿势注意传输块组成，可以生成具有更好外观一致性和形状一致性的图像，此方法能够为人物重新识别生成训练图像，并提高具体实现的效率和有效性。

    Apr, 2019

  • 姿势引导的人像图像生成

    本论文提出了新颖的姿势引导人物生成网络（PG2），该网络可以基于人的图像和新颖的姿态来合成人体图像。PG2 的生成框架明确利用了姿势信息，并包含两个关键阶段：姿势整合和图像细化。实验表明，该模型可以生成高质量、具有令人信服细节的人体图像。

    May, 2017

  • 基于图像的多视角 3D 多人姿态估计

    本文介绍了一种从多个校准相机视角估计多个人的 3D 姿势的方法，通过使用图神经网络以及特定任务的模块实现了高性能、低计算复杂度的结果。

    Sep, 2021

  • 基于文本的人物搜索中的图像特定信息抑制和隐式局部对齐

    本论文提出了一种有效的联合信息和语义对齐网络 (ISANet) 用于文本驱动的人物搜索，该网络能够准确定位和对齐图像和文本之间的信息，并能够适应性地聚合图像和文本特征以实现本地细粒度对应关系和全局对齐，并在多个数据库上取得了优越的性能。

    Aug, 2022