Sep, 2019

人员再识别的单摄像头训练

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TL;DR本文研究了单摄像机训练下的人物再识别，提出了一种新的损失函数 MCNL，利用概率来解决单摄像机下缺乏跨摄像机信息的问题，实验表明 MCNL 有效提升了 ReID 的准确率。
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发现论文，激发创造
  • 相机不变的元学习网络用于单相机训练的行人再识别

    提出使用单摄像头进行训练的人物再识别（SCT re-ID）方法，旨在在仅出现在一个摄像头中的 SCT 数据集上训练 re-ID 模型。引入 Camera-Invariant Meta-Learning Network（CIMN）来学习相机不变的特征表示，通过元学习策略进行跨摄像头模拟，以提高泛化能力并取得了比现有方法更好的性能。

    Jun, 2024

  • 基于相机内自监督的行人再识别：新的基准测试

    本研究提出了一种基于 Intra-Camera Supervised（ICS）的 Multi-Task Multi-Label（MTML）深度学习方法来解决人员再辨认问题，该方法具有较强的标注自适应性和更高的可扩展性。研究结果表明相对于现有更先进的方法，MTML 模型能够在相关的数据集上提高人员再辨认的准确性。

    Aug, 2019

  • 基于摄像头内监督的行人再识别

    提出基于独立相机身份标注的人物再识别范式，称为 ICS，并设计了一种用于跨相机识别的多任务深度学习方法 MATE，该方法相对于现有方法和无监督的学习模型在三个大型数据集上的效果更好。

    Feb, 2020

  • 无需跨摄像机成对样本的领域自适应人物再识别

    提出了一种新颖的领域自适应人员重识别方法，旨在通过无配对样本的监督实现跨摄像头的连续辨别特征学习，并利用跨摄像头相似样本解决跨区域行人身份匹配的挑战。

    Jul, 2023

  • 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

  • 多目标多相机追踪与重新识别的特征

    使用卷积神经网络训练复合式跟踪和重新识别系统，平衡多目标多相机跟踪和个体重新识别性能的关系，并通过自适应加权三元组损失和硬标识挖掘技术来优化性能。

    Mar, 2018

  • 半监督跨摄像机软标签学习的渐进式人员重识别

    该研究提出了一种新的渐近式跨摄像头软标签学习方法用于半监督人物重识别任务，该方法能够生成跨摄像头软标签和利用它们优化网络。在五个大规模基准数据集上进行的广泛实验表明，该方法明显优于使用标记源域或 GAN 模型生成的图像的最新无监督方法，并且甚至具有与深度监督人物重识别方法相当的性能。

    Aug, 2019

  • 基于摄像头内部相似性的伪标签细化方法，用于无监督人员重识别

    该论文提出了一种基于聚类和标签细化的无监督行人重新识别方法，通过内部相机特征分布和自适应学习得到更加可靠的伪标签，取得了优于当前最先进方法的结果。

    Apr, 2023

  • 孤立摄像头监督的人员重新识别中实现摄像头内外不变性的学习

    在单独相机监督的设置下，通过构建样式一致的环境、在每个环境中进行原型对比学习以消除相机偏差和进行跨相机内外不变性设计，本研究提出的方法有效地解决了人员再识别中的关键问题，并在多个基准测试中进行了验证。

    Nov, 2023

  • 多尺度深度学习架构用于人员再识别

    本篇研究提出了一种新的多尺度深度学习模型，能够在不同尺度上学习深度的区分特征，并自动确定最适合匹配的尺度，明确地学习不同空间位置提取区分特征的重要性，实验证明该模型在多项基准测试中优于现有技术。

    Sep, 2017