基于视角感知的通道注意力网络用于车辆再识别

CVPROct, 2020

基于视角感知的通道注意力网络用于车辆再识别

Viewpoint-Aware Channel-Wise Attentive Network for Vehicle Re-Identification

Tsai-Shien Chen, Man-Yu Lee, Chih-Ting Liu, Shao-Yi Chien

TL;DR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.

Abstract

vehicle re-identification (re-ID) matches images of the same vehicle across different cameras. It is fundamentally challenging because the dramatically different appearance caused by different viewpoints would make the framework fail to match two vehicles of the same identity. Most exi

vehicle re-identification viewpoint-aware channel-wise attention mechanism feature learning spatial attention mechanism veri-776 dataset

发现论文，激发创造

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

多查询车辆重识别：视角条件网络，统一数据集和新指标

该研究提出了一种名为多查询汽车 Re-ID 的更为现实和易于访问的任务，利用多个查询来克服单一查询的视角局限性，并设计了一种名为 VCNet 的新颖的视角条件网络来适应性地结合不同车辆视角的互补信息，以及一种用于恢复丢失视角的交叉视图特征恢复模块，并创建了一个统一基准数据集和一个新的评估指标以验证该方法的优越性和有效性。

May, 2023

基于语义引导部位注意力网络的方向感知车辆再识别

提出了一种基于语义标签训练的、能够较为准确地预测车辆不同视角部分的注意力掩码的 Semantics-guided Part Attention Network (SPAN) 模型，结合 Co-occurrence Part-attentive Distance Metric (CPDM) 进行特征提取和度量，有效提高了车辆重识别的精度。

Aug, 2020

车辆再识别的属性引导特征学习

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。

May, 2019

环视摄像系统的车辆再识别

本文提出了一个完整的车辆重识别解决方案，旨在解决单目相机视角下的车辆识别困难以及多相机视角下同一车辆外观变化大的问题，并通过实验表明我们的解决方案在实践中实现了最先进的准确性。

Jun, 2020

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

时空车辆重识别

基于自适应 Parzen 窗方法和融合网络的空时域车辆重新识别框架在公共数据集（VeRi776）上取得 99.64% 的 rank-1 准确率，实验证明利用空时信息可以提高基于外观的方法的准确性并有效处理外观歧义。

Sep, 2023

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

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

一种自适应注意力双通路车辆重识别模型

本论文提出了一种基于自适应注意力模型和关键点位置的车辆重新识别方法 AAVER，该方法在全局外观路径和方向条件下的局部外观路径上进行特征提取，能够在不受限制的场景中准确地识别车辆并预测车辆的关键点。

May, 2019