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DMAT：一种用于人体去遮挡的动态掩蔽感知变压器
本文提出了一种动态掩蔽感知变换器（DMAT），用于从遮挡图像中推断不可见的人体部分的外观，解决了人体去遮挡任务，对于人员重新识别和意图推断等与人类相关的任务具有巨大价值。通过设计扩展的卷积头部，并整合多个掩蔽蒙版，提出新颖的动态多头人掩蔽引
PDF5 months ago
通过无监督超图排名选择和融合进行人员再识别
本项研究提出了一种流形排名聚合方法，对多个不同特征提取器产生的多样化排名列表进行完全无监督的选择和融合，进而提高了人物 Re-ID 的表现。
PDFa year ago
ICCV无监督个体再识别的判别式表示学习
本文提出了三种技术方案，即集群对比学习算法（CCL）、渐进领域适应策略（PDA）和傅里叶增强（FA），以解决无监督域自适应的问题。实验证明，我们的方法在多个基准测试上都实现了显著的改进。
PDF3 years ago
ECCV不要打扰我：在其他行人干扰下的人员再识别
这篇论文提出了一种名为 PISNet 的深度网络，它可以从拥挤的场景中准确地识别目标行人并去除其他人的干扰信息。通过使用 Query-Guided Attention Block (QGAB) 和 Multi-Person Separati
PDF4 years ago
基于弹性损失的不完全描述符挖掘用于人物再识别
本文提出了一种新颖的人物再识别模型，连续批量 DropBlock 网络（CBDB-Net），来捕捉人物再识别任务的注意力和稳健性人物描述符。CBDB-Net 包含连续式批量 DropBlock 模块（CBDBM）和弹性损失（EL）两个新设计
PDF4 years ago
ECCV身份引导的人体语义分割用于人员再识别
本文提出了一种基于身份指导的人类语义解析方法（ISP），通过级联聚类来生成伪标签，并仅利用人的身份标签来定位人体部位和个人物品并实现像素级别的对齐，最终从中获得人体部位和个人物品的本地特征，验证表明，该方法在三个被广泛使用的数据集上优于大量
PDF4 years ago
AAAI基于图像的目标再识别的不确定性感知多次拍摄知识蒸馏
本文提出了一种基于多张同一对象照片的师生式学习的 Uncertainty-aware Multi-shot Teacher-Student (UMTS) 网络，该网络可用于车辆人员重识别（Vehicle re-id and Person r
PDF4 years ago
AAAI视频行人重识别：奇妙技术及其发现位置
本文提出 Attention and CL loss，结合了 center，online soft mining (OSM) loss 和 attention loss，运用于基于时间注意力的神经网络上，通过一系列训练技巧，优于现有状态的
PDF5 years ago