Paper:https://arxiv.org/abs/2004.00230 Code:https://github.com/hh23333/PVPM 前言:本人閱讀的第二篇CVPR 2020關於ReID的論文。主要解決了遮擋行人重識別的
爲了減輕噪音僞標籤的影響,文章提出了一種無監督的MMT(Mutual Mean-Teaching)方法,通過在迭代訓練的方式中使用離線精煉硬僞標籤和在線精煉軟僞標籤,來學習更佳的目標域中的特徵。同時,還提出了可以讓Traplet
Feature Space Regularization for Person Re-Identification with One SampleAbstractI. INTRODUCTIONFramework.Our Meth
Paper:https://arxiv.org/pdf/2002.12489.pdf Code:沒找到 摘要:跨模態ReID(cm-ReID)技術是智能視頻分析的關鍵技術之一。現有的研究主要集中在通過將不同模態的特徵嵌入到同一個特徵空間中
paper下載地址:https://arxiv.org/abs/1703.05693 code下載地址:https://github.com/syfafterzy/SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval
言 最近在研究person re-id相關的算法,在不少論文中遇到相關的評測指標,例如mAP、CMC、ROC等,這裏做一下總結。 ROC ROC曲線是檢測、分類、識別任務中很常用的一項評價指標。曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感
paper下載地址:http://www.yaohantao.com/cv/paper_671.pdf code下載地址:https://github.com/coldrainyht/ICME2017 Introduction 如
《Camera Style Adaptation for Person Re-identification》 論文:https://arxiv.org/abs/1711.10295v1 Abstract 作爲一項跨相機檢索任務,
《Orthogonal Center Learning with Subspace Masking for Person Re-Identification 》 論文:https://arxiv.org/abs/1908.1053
《Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-identification》 論文:https://arxiv.org/pdf/
ModuleNotFoundError: No module named 'yaml':運行 Python 文件遇到問題 ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' 時,說明當前 Python
1. 摘要 針對set-based ReID問題,目前主流的一種做法是對set中的單張圖像使用CNN提取特徵,再對這些特徵使用融合算法整合爲set的特徵表示。但是,質量(作者定義了感知質量和語義質量,perceptuall
一、安裝Docker 參考博客:1.https://blog.csdn.net/eason_1221/article/details/103091046 2.https://blog
2019.7.15 avg + att_avg :在resnet後分別進行batch_normal後直接進行數學相加, mAP:82.3 r1:93.4 r5:98.8 att_avg:將avg替換成att_avg: mAP:76
本文重點講損失函數和MMT框架的流程 其餘內容可參考Mutual Mean-Teaching:爲無監督學習提供更魯棒的僞標籤 下圖是單個網絡做無監督域適應的ReID框架。損失函數包括兩部分基於交叉熵的分類損失(Classification