07 2019 档案
摘要：这篇论文是CVPR2019的oral，将graph learning引入了person search task中，文章很不错，学习一下~ 1. Introduction 这篇文章对图像中的context information（上下文信息）做了进一步的挖掘，利用其辅助person search的决策
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摘要：原理转载 https://www.jianshu.com/p/206e7b0cb433 代码
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摘要：这篇文章在OIM的基础上做了较大改进，在CUHK-SYSU和PRW两个数据集上取得了不错的进展。 基本流程如Figure 1的右边，用孪生的faster rcnn网络做detection，然后用re-ID网络做识别，最后用QSimNet求query-gallery图像对的相似性。 整个网络的框架如F
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摘要：PDF 这篇文章和以往的person search文章不同，作者提出detector和re-ID分离才会产生更好的performance。detector是faster RCNN产生proposal和离线（off-the-shelf）的instance segmentation method FCI
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摘要：转载 https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/78483839
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摘要：PDF 总结 这篇文章在person search end-to-end的开山之作E2E-PS的基础上，沿用faster rcnn框架并加以改进，在两个数据集（CUHK-SYSU和PRW）上都有较大改进。 contribution 论文框架如上图，基本沿用faster rcnn的框架，改进点主要有几
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摘要：Title: Person Re-identification in the Wild Authors: Liang Zheng1, Hengheng Zhang2, Shaoyan Sun3, Manmohan Chandraker4, Yi Yang1, Qi Tian2 Affiliation
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摘要：Title: Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search; aXiv上该论文的第一个版本题目是 End-to-End Deep Learning for Person Search Authors: To
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摘要：Title：Objects as Points Authors: Xingyi Zhou (UT Austin), Dequan Wang (UC Berkeley), Philipp Kr¨ahenb¨uhl (UT Austin) Paper code-pytorch 一篇非常好的目标检测anc
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摘要：Motivation 图像经过CNN进行分类，FC层内的权重向量往往具有很高的相关性。原因有二：①训练样本的分布不是标准的（non-uniform distribution of training samples），如图一中绿色和黑色的虚线向量经过权重矩阵映射后得到红色、紫红色和蓝色的实线向量，其中
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