原创 【KD】基礎知識

1,讓student minic teacher feature的方式(LOSS): (1)KL散度 (2)歐式距離 (3)L2mimic loss (face) Q. Li, S. Jin, and J. Yan. Mimickin

原创 Knowledge Distillation總目錄

論文 簡介 鏈接              

原创 【KD】Correlation Congruence for Knowledge Distillation

Paper: Correlation Congruence for Knowledge Distillation   1, Motivation: 通常情況下KD的teacher模型的特徵空間沒考慮類內類間的分佈,student模型也將缺

原创 【KD】、【reid】Distilled Person Re-identification: Towards a More Scalable System

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

原创 【person search】Re-ID Driven Localization Refinement for Person Search

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

原创 設計模式及例子講解(todo)

學習設計模式中一些簡單的筆記   爲什麼要學習設計模式:我們學設計模式,是爲了學習如何合理的組織我們的代碼,如何解耦,如何真正的達到對修改封閉對擴展開放的效果,而不是去背誦那些類的繼承模式,然後自己記不住,回過頭來就罵設計模式把你的代碼搞

原创 A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking(re-ranking 方法) gith

原创 Person search: Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search筆記

Person search: Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search (結合了detection 和 re-id問題) OIM提出的背

原创 Human Semantic Parsing for Person Re-identification(Parsing 方法)

4.Human Semantic Parsing for Person Re-identification(Parsing 方法) 語義解析用於重識別 摘要 爲了改善表示學習,通常提取人體部位的局部特徵。但是,這種過程的通常做法是基於邊界

原创 SphereReID: Deep Hypersphere Manifold Embedding for Person Re-Identification (note)

SphereReID: 亮點 基於face思想在softmax上改loss 訓練技巧:成批提取圖片 Backbone: a global average pooling (GAP), batch normalization (BN),

原创 行人重識別工作彙總

這裏寫自定義目錄標題歡迎使用Markdown編輯器新的改變功能快捷鍵合理的創建標題,有助於目錄的生成如何改變文本的樣式插入鏈接與圖片如何插入一段漂亮的代碼片生成一個適合你的列表創建一個表格設定內容居中、居左、居右SmartyPants

原创 Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification (note)

Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification github: https://github.com/naiq/PN_GAN 在這項工作中,我們通過提出一種新的深

原创 2018-CVPR-自動化所-Paper

目錄 論文 1 Dynamic Feature Learning for Partial Face Recognition (提出滑動損失) 論文 2 Deep Spatial Feature Reconstruction for Par

原创 Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making (note)

Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making 因爲視頻連續幀有很多冗餘,解決方法: 一個流學習rgb表面特徵,一個流學習運動信息 他們的方

原创 2018-CVPR-sensetime-Paper

目錄 (1)Group consistent similarity learning via deep CRFs for person re-identification (oral) (2)Eliminating Background-