随笔分类 - 行人重检测
摘要:下图是本篇论文的总览图: 分为两个阶段: 第一部分中,丢弃不可能出现目标的scene(query-scene score低的) 第二部分中,使用剩余的scene执行person search。并且会将第一部分得到的query-scene scores作为权重用于第二部分,即在计算reid featu
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摘要:代码 https://github.com/daodaofr/AlignPS 网络结构 Scale Alignment:作者说FCOS中的FPN结构输出的多个特征图来检测不同的scale的目标的方案在person中是不合理的,作者认为如果从不同特征图上获取的re-id features,那么会导致获
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摘要:Abstract: 本文提出了基于transformer的one-step的person search架构PSTR,包含两个两个部分,分别为a person search-specialized (PSS) module that contains a detection encoder-decod
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摘要:论文:https://hushell.github.io/pmf/ 本论文探究了以下问题: 1.对外部数据进行预训练如何有利于FSL。 2.如何利用最先进的transform架构。 3.微调如何减轻domain shift。 两种小样本学习的方法: 使用元学习的方法实现小样本学习 使用大量数据进行与
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摘要:简介: NFormer是一种基于Neighbor Transformer的鲁棒人体重新识别方法。它通过对相邻图像中人体的特征进行聚合来提高人体重新识别的准确性和稳定性。 首先,NFormer通过学习人体关键点的邻域信息,将人体关键点的特征聚合到一个矩阵中,这个矩阵称为关键点矩阵。 然后,NForme
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摘要:Deep learning for person re-identification: A survey and outlook 作者自己在知乎上的讲解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/342249413 将行人重识别分为closed-world(实验室中使用的数据集)和o
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