cloth-changing person re-identification | BriefGPT

关键词cloth-changing person re-identification

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基于 CLIP 的服装无关特征学习与人物换衣再识别
提出了一种名为 CLIP-Driven Cloth-Agnostic Feature Learning (CCAF) 的新颖框架，用于解决 Cloth-Changing Person Re-Identification (CC-ReID)
PDF21 days ago
服装更换人员再识别的内容和显著语义协作
我们提出了 Content and Salient Semantics Collaboration（CSSC）框架，通过有效利用行人图像中存在的丰富语义而无需任何辅助手段，实现了衣物变换的人物重识别。我们的方法通过提取关于内容和显著语义的稳
PDFa month ago
被遮挡的换装人员再识别
通过在人物换装场景中使用与服装无关的特征来检索和识别特定行人的换装人物重识别目标中，该论文定义了遮挡换装人物重识别作为一个新的任务，并构建了两个用于不同遮挡情境的遮挡换装人物重识别数据集。
PDF4 months ago
面向衣物更换的人物重新识别的身份感知双约束网络
为了解决现有 CC-ReID 数据集中缺乏足够训练样本的问题，本研究提出了一种 Identity-aware Dual-constraint Network (IDNet)。通过引入 Clothes Diversity Augmentati
PDF4 months ago
CVPR面具化属性描述嵌入用于服装更换人员再识别
通过使用属性描述信息以及遮盖和嵌入技术，提出了一种名称为 MADE 的方法，能够增强衣物变化人员重新识别的性能，并与最先进的方法相比取得了良好的效果。
PDF6 months ago
MM通过 2D-3D 对应关系探索服装变换人员再识别的形状嵌入
通过建立连续的表面对应关系，实现衣物变化人员再识别的方法，从图像中提取细粒度的形状特征，并通过跨模态融合模块与全局的 RGB 特征结合，从而显著增强了模型对于人体形状的整体理解。构建了第一个大规模的衣物变化人员再识别数据集，为每个人员图像提
PDF8 months ago
MM面向换衣人物重识别的语义一致性网络
通过使用语义一致性网络（SCNet）以及一系列有效的一致性约束条件，我们的研究旨在解决服装改变可能发生的情况下，跨多个监控摄像头检索目标人员的困难任务。结果表明，SCNet 模型在几个衣服变换人物重识别数据集上取得了显著进展，并且无需使用额
PDF10 months ago
探索细粒度表达与重组方法用于更换衣物的人员再识别
我们提出了一种新颖的 FIRe^2 框架，用于解决服装变换人物重识别中的劣质身份相关特征和有限训练样本的两个限制，无需使用任何辅助信息，通过细粒度特征挖掘和重组模块实现对特征的增强和学习，从而在五个广泛使用的服装变换人物重识别基准数据集上取
PDF10 months ago