occluded person re-identification | BriefGPT

关键词occluded person re-identification

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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
PDF3 months ago
DROP: 从遮挡人员重新识别解耦到人体解析的任务特定特征
介绍了一种名为 DROP（Decouple Re-identificatiOn and human Parsing）的方法，用于处理遮挡的人物再识别（ReID）。与其他方法不同，DROP 通过解耦 ReID 和人体解析特征，并引入细节保留上
PDF5 months ago
深度分层特征稀疏框架对于遮挡人员重新识别的应用
通过采用分层稀疏化、非参数特征对齐知识蒸馏和噪声遮挡数据增强的方式，提出了一种名为 SUReID 的加速人员再识别框架，以减轻遮挡干扰并加快推理速度，实验证明此框架在快速推理时表现出优秀的性能。
PDF6 months ago
遮挡下的人物再识别学习中的部件表征学习
提出了一种利用人体解析辅助的 Transformers 解码器构成的 “师生解码器” 框架，用于解决遮挡下的人员重新识别问题，并提出了一个新的基准测试集，该测试集使用非遮挡查询样本，实验证明了该方法的优越性。
PDF7 months ago
遮挡人物再识别的多视图信息集成与传播
通过多视角信息集成和传播（MVI$^{2}$P）框架，将多个图像综合表示以有效表征被遮挡目标行人，并设计了 CAM 感知定位模块、概率感知量化模块和信息传播机制来应对遮挡干扰和区分性不同的图像，实验证明了该方法的有效性和优越性。
PDF8 months ago
AAAI基于 Transformer 的姿态引导特征解耦用于遮挡行人再识别
本研究提出了一个基于 Transformer 框架的姿态引导特征去卷积（Pose-guided Feature Disentangling，PFD）方法，通过利用姿态信息来将语义组件（例如人体或关节部位）清晰地去卷积并相应地选择非遮挡部位进
PDF3 years ago
CVPR基于自注意力机制的部位感知 Transformer 技术在遮挡人物再识别中的应用
通过基于变压器编解码器架构的多元部分发现，包括基于像素上下文的变压器编码器和基于部分原型的变压器解码器，我们提出了一种新的端对端的面向部分的变压器，用于处理拥挤情景中受遮挡的人物重识别。实验结果表明，提出的方法在三个任务（受遮挡，部分和整体
PDF3 years ago
CVPR高阶信息的重要性：学习遮挡人员再识别的关系和拓扑
本篇论文提出了一种新颖的框架，通过学习高阶关系和拓扑信息来实现人物重识别，其中采用了 CNN 和关键点估计模型分别从语义和局部信息两个角度进行特征提取，并将其视为图的节点，提出了自适应方向图卷积层和交叉图嵌入对齐层，通过优化图匹配和节点嵌入
PDF4 years ago