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基于部分注意力模型的遮挡行人重新识别加强
我们在研究中引入了一种名为 PAB-ReID 的新框架，该框架采用部分注意机制来有效解决背景干扰和低质量本地特征表示等问题，通过引入人体分割标签来生成更准确的人体部分注意力图，提出了一种细粒度特征聚焦器，以生成精细的人体局部特征表示，并抑制
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3 months ago
ECCV
使用点对特征进一步提升
本文介绍了一种改进的点对特征方法，通过引入新的采样技术和投票策略，显著降低了噪声和背景干扰对算法的影响，实验表明，该方法在低计算成本下优于目前同类方法，能够检测出具有挑战性的物体。
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7 years ago
ICCV
基于双流流程引导的卷积注意力网络用于动作识别
本文提出了一种用于视频动作识别的两流光流引导卷积注意网络模型，通过正确补偿相机运动，可以用光流来引导关注人类前景，从而防止背景干扰，得到了良好的性能表现。
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7 years ago
CVPR
贪心层次组合模型的结构学习
该研究提出了一种基于分层组合模型 (HCMs) 的结构学习框架，旨在解决现有方法在物体结构和训练数据方面的限制，并通过背景模型将前景 - 背景分割问题整合到结构学习任务中，在只使用类别标签的情况下采用贪婪的结构学习方法确定层次结构的层数和每
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7 years ago
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