A1A1AA  

2020年11月12日

摘要: ##1.介绍 ## 背景:以前的方法试图使用特征级约束同时减少外观和形态差异,但是仅仅依靠特征级的约束来处理跨模态数据是不够的。 创新:作者将跨模态差异(rgb和ir特征差异)和内模态差异(姿态、视角)分开处理。提出了 Dual-level Discrepancy Reduction Learnin 阅读全文
posted @ 2020-11-12 18:52 A1A1AA 阅读(419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: ##1.介绍 ## 不足:由于以往的对于re-id的研究使用了两个或两个以上的输入图像,计算复杂度很高;17年一个deep zero-padding性能不行 创新:基于将输入数据全部输入一个one-stream网络,和deep zero-padding改变数据输入形式类似,作者提出了三种数据输入形式 阅读全文
posted @ 2020-11-12 11:03 A1A1AA 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑