May, 2019

车辆再识别的属性引导特征学习

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TL;DR本篇论文提出了一种利用有意义的属性指导（例如相机视角、车辆类型和颜色）的新型深度网络架构来解决车辆再辨识中的问题，并设计了一种特定视角的生成对抗网络来生成多视角车辆图像。实验结果表明，该方法在 VeRi-776 和 VehicleID 数据集上实现了显著的性能提升，成为车辆再辨识领域的新的最佳性能算法。
vehicle re-iddeep network architectureview variationsvehicle typesveri-776 dataset
发现论文，激发创造
  • 基于 Stripe 和属性感知的网络：用于车辆再识别的双分支深度模型

    介绍了一种基于双分支条纹和属性感知的深度卷积神经网络（SAN）用于车辆重新识别。实验结果表明，该方法优于其他最先进的车辆重新识别方法。

    Oct, 2019

  • 车辆再识别的变分表示学习

    本文采用基于深度学习的变分特征学习和 LSTM，以多视点图像为基础，提出了一种高效表征车辆的方法，该方法具有实验表明的出色性能。

    May, 2019

  • VehicleNet：学习用于车辆重新识别的强健视觉表征

    通过构建大规模车辆数据集，并使用一个简单而有效的二阶段渐进学习方法进行学习，本文提出了用于车辆识别的新型 VehicleNet 数据集并实现了优异的识别率。

    Apr, 2020

  • 基于视角感知的通道注意力网络用于车辆再识别

    本文提出了 Viewpoint-aware Channel-wise Attention Mechanism (VCAM) 方法，该方法通过通道方式重新调整输入车辆视角的每个特征图的重要性，提高了现有 Works 对车辆视角感知特征提取的噪声抑制和效果，实验证明在 VeRi-776 数据集上和 2020 年 AI City Challenge 中表现优秀.

    Oct, 2020

  • 视角感知度量学习的车辆再识别

    提出一种考虑车辆在不同视角下被看到的情况的度量学习方法，利用两种特征空间学习相似视角和不同视角下的两个度量值，得到视角感知网络（VANet），该方法在车辆重新识别方面表现优异，尤其是在不同视角下。

    Oct, 2019

  • 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

  • 车辆再识别的强基线

    本文提出了一种针对第五届 AI 城市挑战赛数据集 Track 2 的车辆识别方法，包括缩小真实与合成数据之间的域间差距、通过堆叠多个具有注意力机制的网络头进行网络修改、自适应损失权重调整等。该方法在不使用外部数据集或伪标签的情况下，在私人 CityFlow 测试集上实现 61.34％的 mAP，并在 Veri 基准测试中以 87.1％的 mAP 超越了所有先前的工作。

    Apr, 2021

  • 基于互补特征的车辆重识别

    本文介绍了我们在 AI City Challenge 2020 中的车辆重新识别（vehicle Re-ID）项目中的解决方案。我们通过融合来自不同网络的特征来提高表示能力，并使用多个方法来增加其稳定性。我们在城市规模的多摄像头车辆重新识别任务中取得了前五名的成绩，并在此背景下展示了我们的算法的优势。

    May, 2020

  • 基于深度属性的多摄像头行人重新识别

    为了解决人员重识别中因姿势变化、视角变化、摄像头参数不同等导致的人的视觉外观难以匹配的问题，提出了一个半监督属性学习框架，该框架由三个阶段组成，并使用深度卷积神经网络来预测不同数据集上的深层特征。使用简单的余弦距离作为度量，取得了出乎意料的好效果，在度量学习模块的帮助下，显著优于许多最近的工作。

    May, 2016

  • 车辆再识别的判别区域注意力和正交视图生成模型

    该论文提出了一种 Discriminative-Region Attention and Orthogonal-View Generation (DRA-OVG) 模型来解决车辆再识别面临的多个挑战，包括不同品牌车辆的外观相似性，不同视角下车辆外观变化，以及真实应用中难以获得精细标注的车辆数据。该模型利用区域注意力机制自动提取区分相似车辆的判别特征，并通过生成多视角特征减少视角误差的影响，最终通过判别特征和多视角特征共同表达车辆外观的差异，增强了对整个特征空间中车辆差异度量的意义，提高了车辆再识别的性能。

    Apr, 2022