https://blog.csdn.net/qq_36269513/article/details/88532905
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34716633
簡介 參考人類視覺機制：即重複性的抓住某一區域主要信息來發現比較對象的相似性和差異性，來發現最匹配的目標， 利用LSTM網絡設計注意力機制，增加了時空信息，設計端到端訓練的比較性注意力網絡（CAN），訓練階段，該網絡採用on
論文：基於注意力和姿勢特徵的雙流網絡行人重識別 文章目錄1 摘要2 理論研究2.1 主網絡框架2.2 特徵融合2.2 self-attention2.3 pose estimattion2.4 Bilinear Pooling
本文轉載自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言：行人重識別（Person Re-identification）也稱行人再識別，本文簡稱爲ReID，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中
Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification 考慮了target域中 Exemplar-invariance Camera
在人的感知系統所獲得的信息中，視覺信息大約佔到80%～85%。行人重識別（person re-identification）是近幾年智能視頻分析領域興起的一項新技術，屬於在複雜視頻環境下的圖像處理和分析範疇，是許多監控和安防應用中
論文題目： 基於貢獻的多流特徵距離融合，k分佈再排序的人員重新識別方法 目錄一 、 摘要二 、 介紹三 、相關工作度量學習表徵學習圖片語義分割語義分割參考鏈接: [https://zhuanlan.zhihu.com/p/3780
python安裝 選擇3.6版本 下載地址：https://www.python.org/downloads/ 參考：https://blog.csdn.net/a1173356881/article/details/82525960 p
論文地址 第一篇論文筆記，希望大家能多提些意見來幫助我提高論文筆記模型的性能。相關方向的童鞋可以加qq:396543018一起交流~ Motivation 現在的Siamese CNN對每個照片僅在final level提取固
接下來，我會爲大家無死角的解析DG-Net(行人重識別ReID)，之前的文章，如人臉識別： 人臉識別0-00：insightFace-目錄-史上最全 以及圖片生成與合成： 風格遷移0-00：stylegan-目錄-史上最全 我都講
一．總體說明 行人重識別，可以簡化爲這樣的過程：將原始圖片數據進行特徵提取，之後送入目標函數並對其進行優化。這個過程涉及三個重要部分：數據、特徵、目標函數。因此將REID方法，根據研究的關注點，分爲三類。分別別是基於數據的研究、基於特徵的
轉載，原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102364512 接下來，我會爲大家無死角的解析DG-Net(行人重識別ReID)，之前的文章，如人臉識別： 每
感謝Google翻譯大力支持。 摘要： 本文爲行人重識別提供一個新的高質量數據集，命名爲命名爲“Market-1501”。一般地，當前的數據集：1）在規模有限; 2）由手繪bboxes，這種設置在實際使用中是不可用的; 3）每個身份（封閉
[cs.CV] 13 Sep 2017 GLAD：全局-局部-對齊的行人重識別表徵 論文鏈接: https://arxiv.org/abs/1709.04329. 文章目錄1 摘要2 理論研究2.1 GLAD2.2 Retrie
評論：log distance對我們有參考意義，多teacher其他的研究是面向無監督學習的。 Motivation: 面向應用，論文從以下幾點出發： 要有低的標註成本。A scalable Re-ID system可以從無標籤數據
Paper：Re-ID Driven Localization Refinement for Person Search Motivation：由於檢測任務注重人的共同性，而重新識別任務則關注人與人之間的差異。 更準的框可以排除掉背景
