CVPRNov, 2018

一致关注孪生网络进行重新识别

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TL;DR本论文提出了一个用于人物再识别的深度学习网络 ——Consistent Attentive Siamese Network。该网络通过学习获得空间物体特征，使得对于跨视图的图像匹配具有鲁棒性，并展现了在保证同一身份图像的一致性的情况下，尽可能的利用图像内容进行监督与特征提取的方法，从而获得了具备解释性的预测能力。在 CUHK03-NP、DukeMTMC-ReID 和 Market-1501 数据集上进行的实验表明，该网络具有竞争力的性能表现。
deep architectureperson re-identificationsiamese networkattention-driven learningview-invariant representation
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

  • 人员再识别的和谐注意力网络

    本研究通过在卷积神经网络中联合学习软像素注意力和硬区域注意力以及特征表示，优化了未对齐人物图像中的人物重识别，相对于现有的一些方法具有明显的优越性。

    Feb, 2018

  • 基于门控连体卷积神经网络的人体再识别架构

    本文提出了一种用于跨摄像头匹配行人的人体再识别框架，通过引入一个选择性强化细粒度共有的局部模式的门控函数，将同一身份的图像向量嵌入到特征空间中更密集的区域，提高了再识别的性能。在 CUHK03、Market-1501 和 VIPeR 数据集上的实验证明，与基线 Siamese CNN 架构相比，该框架表现更优。

    Jul, 2016

  • 多层相似度实现高效深度人员再辨识

    本文提出基于多层级相似度计算的、高效的全卷积 Siamese 网络，使用卷积层、空间变形网络和深度可分离卷积等技术，在 Person Re-Identification 问题上实现有效的结果。

    Mar, 2018

  • 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

  • 一种用于人物再识别的孪生长短时记忆体架构

    本文提出了一种新颖的孪生 LSTM 结构，可以顺序地处理图像区域，并通过利用上下文信息增强局部特征表示的区分能力，有效地解决了多个摄像头视图下的行人匹配问题，取得了与最先进方法相媲美的良好效果，为视觉监控领域的研究提供了新思路。

    Jul, 2016

  • 学习视角特定的深度网络进行人员再识别

    本论文提出了基于深度神经网络的人物再识别方法，利用视角信息进行特征提取，采用交叉视角欧几里得约束和交叉视角中心损失对每个相机视角进行视角特定的网络学习，同时采用迭代算法优化网络参数，在 VIPeR、CUHK01、CUHK03、SYSU-mReId 和 Market-1501 基准测试上的表现优于现有深度网络和最先进的方法。

    Mar, 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

  • 人物再识别的二阶非局部注意力网络

    该论文提出了一种基于注意力机制与二阶特征统计量的新型算法，可以直接建模长距离的特征图关系，同时将该算法与广义的 DropBlock 模块相结合，能够在主流的行人再识别数据集中表现优异。

    Aug, 2019

  • 面向换衣人物重识别的语义一致性网络

    通过使用语义一致性网络（SCNet）以及一系列有效的一致性约束条件，我们的研究旨在解决服装改变可能发生的情况下，跨多个监控摄像头检索目标人员的困难任务。结果表明，SCNet 模型在几个衣服变换人物重识别数据集上取得了显著进展，并且无需使用额外的辅助分割模块。

    Aug, 2023