Jan, 2024

无监督可见光 - 红外人物再识别的多记忆匹配

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TL;DR提出了一种用于可见 - 红外无监督人物再识别的多内存匹配框架，通过生成伪标签和建立不依赖于任何先前注释的多模态伪标签对应关系来解决该任务中的关键挑战。通过使用交叉模态聚类、多内存学习和匹配以及软聚类级对齐策略来改进现有方法的不足，提高了跨模态对应关系的可靠性和效果。
unsupervised visible-infrared person re-identificationpseudo-labelscross-modality correspondencesmulti-memory matchingsoft cluster-level alignment
发现论文，激发创造
  • 高效双向跨模态聚类匹配用于无监督可见 - 红外人员重识别

    该研究提出了一种针对不同模态的行人图像进行无监督匹配的学习框架，该框架主要包括基于双向聚类匹配的跨模态簇匹配算法、模态特定和模态不可知对比学习框架以及跨模态一致性约束，实验表明该方法明显优于现有方法。

    May, 2023

  • 基于邻居引导标签优化的协同学习无监督可见 - 红外人员再识别

    本文介绍了一种多模态学习方法，称为 Dual Optimal Transport Label Assignment（DOTLA）框架，用于学习无标签跨模态数据集中的多模态特征。同时，本文还介绍了一种基于跨模态邻域一致性的标签完善和正规化模块，以提高模型的准确性。实验结果表明该方法优于现有的各种无监督和监督方法。

    May, 2023

  • 探索同质和异质的一致标签关联方法用于无监督的可见光 - 红外人物重识别

    我们提出了一种新的无监督可见 - 红外人物识别方法，通过引入 Modality-Unified Label Transfer (MULT) 模块和 Online Cross-memory Label Refinement (OCLR) 模块，实现了高质量的跨模态标签关联，并在实验证明我们的方法优于现有的 USL-VI-ReID 方法。

    Feb, 2024

  • 无监督可见 - 红外再识别：基于伪标签修正和模态层面对齐

    无监督可见红外人员重新识别 (UVI-ReID) 是研究的重点，文章提出了一种新的无监督跨模态人员重新识别框架 (PRAISE)，通过修正伪标签和模态层对齐策略来提高性能，并在两个基准数据集上取得了最新的成果。

    Apr, 2024

  • 多原型逐步对比学习的无监督可见 - 红外人员再识别

    我们提出了一种渐进式对比学习多原型（PCLMP）方法，用于无监督的可见 - 红外人员再识别（USVI-ReID），通过引入硬原型、动态原型和渐进学习策略，该方法在多个数据集上验证了其有效性，超过了现有的最先进方法，并提供源代码。

    Feb, 2024

  • 可见光 - 红外人员再识别的多尺度语义相关挖掘

    通过多尺度语义相关性挖掘网络（MSCMNet），从不同的模态中提取有区分性的特征用于匹配的任务中，最大的挑战在于如何全面利用语义特征以及尽可能减少特征提取中的模态信息损失。该网络包含三个主要组成部分：多尺度信息相关性挖掘模块（MIMB）用于关联多尺度语义特征，四重流特征提取器（QFE）用于从数据集的不同维度提取信息以丰富语义信息，以及四重中心三重损失（QCT）用于解决综合特征中的信息差异问题。在 SYSU-MM01、RegDB 和 LLCM 数据集上进行的广泛实验表明，所提出的 MSCMNet 具有最高的准确性。

    Nov, 2023

  • 基于损坏的多模态数据的实时监控下的视觉 - 红外人员再识别融合

    本文提出一种名为 具有多种模态中间流融合（MMSF）的高效模型，用于多模态可见光红外人物再识别，旨在提高对损坏的多模态图像的鲁棒性。同时，我们还提出新的可扩展的受损数据集和策略，以提高 V-I 个人再识别系统在现实世界操作条件下的准确性与鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 多层次跨模态联合对齐：可见 - 红外人员再识别

    提出了一种名为多层交叉模态联合对齐（MCJA）的简单而有效的方法，它通过模态对齐增强和跨模态检索损失来缩小可见光和红外图像之间的差距，从而实现人员再识别任务的跨模态图像检索。

    Jul, 2023

  • 可见光与红外人员再识别的模态统一网络

    通过引入一个新的模态统一网络（MUN），本研究针对可见光 - 红外人员重识别（VI-ReID）中的大量跨模态差异和类内变异问题，通过动态建模模态特定和模态共享表示来提取判别特征表达，从而使所提出的方法在多个公共数据集上明显超过当前最先进的方法。

    Sep, 2023

  • 通过对齐学习：利用跨模态对应关系进行可见光 - 红外人员再识别

    本研究提出了一种新颖的特征学习框架，通过利用密集对应的交叉模态人物图像，像素级地抑制与模态相关的特征，从而更有效地促进交叉模态本地特征的判别式特征学习，从而解决了可见 - 红外人物重识别的问题。

    Aug, 2021