CVPRDec, 2019

AANet：人物再识别中的属性注意力网络

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TL;DR本文提出了一种新的人物再识别（re-ID）网络架构 Attribute Attention Network（AANet），该架构将人物属性和属性注意力图集成到分类框架中，并通过估计单个属性的类响应并将它们组合形成属性注意力图（AAM），来实现强大的判别性表示。在 DukeMTMC-reID 数据集上，相比使用 ResNet-50 的最佳前沿方法 arXiv:1711.09349v3 [cs.CV]，AANet 在 mAP 和 Rank-1 精度上分别超过 3.36% 和 3.12%；在重排后的 Market1501 数据集上，AANet 在 mAP 和 Rank-1 精度上分别达到 92.38% 和 95.10%，相对于另一种使用 ResNet-152 的最佳前沿方法 arXiv:1804.00216v1 [cs.CV]，精度分别超过 1.42% 和 0.47%。此外，AANet 还可以执行人物属性预测，并在查询图像中定位属性。
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发现论文，激发创造
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    Nov, 2018

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    对于人物重新识别的挑战，本研究以在图像库中识别特定个体为主要目标，改进了现有的重新识别方法，并提出了 AaP-ReID，一种将通道注意力融入 ResNet 架构的人物重新识别更有效的方法。经过在三个基准数据集上的评估，相较于现有方法，在 Market-1501 上达到 95.6% 的准确率，DukeMTMC-reID 上达到 90.6% 的准确率，并在 CUHK03 上达到 82.4% 的准确率。

    Sep, 2023

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    May, 2018

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    Sep, 2023

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    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

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    Feb, 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

  • 用于人员识别的交叉关注网络

    本文提出了一种名为 CCA 的注意力模块，旨在通过最大化不同注意区域之间的信息增益来克服以前的限制，并提出了一种新的深层网络，利用不同的注意力机制学习人物图像的强鲁棒性和判别表现，得到的模型被称为 CCAN，大量实验证明 CCAN 在人物重新识别任务上优于当前状态下的最先进算法。

    Jun, 2020

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    Jan, 2019

  • 通过属性和身份学习提高人物再识别能力

    提出了一种基于属性标签和 ID 标签互补的 Attribute-Person Recognition（APR）网络，该网络是一个多任务网络，可以学习重新识别嵌入并同时预测行人属性，通过在两个大规模数据集上进行人物重新识别与属性识别的实验，实验结果表明，APR 实现了与现有方法相当的人物重新识别性能，并可用于属性识别任务并提出了改进方法。

    Mar, 2017