摘要: Unsupervised Person Re-identification: Clustering and Fine-tuning 思想很清晰: a) 用其他的标注数据集先训练一个pre-trained model; b) 用这个model提取training的特征 c) 把提取的feature做一 阅读全文
posted @ 2019-08-09 11:24 拎壶冲AR 阅读(972) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-07 16:39 拎壶冲AR 阅读(2027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原理转载 https://www.jianshu.com/p/206e7b0cb433 代码 阅读全文
posted @ 2019-07-05 19:14 拎壶冲AR 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-05 15:04 拎壶冲AR 阅读(1429) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-04 19:42 拎壶冲AR 阅读(725) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载 https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/78483839 阅读全文
posted @ 2019-07-04 15:48 拎壶冲AR 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-04 11:11 拎壶冲AR 阅读(571) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Title: Person Re-identification in the Wild Authors: Liang Zheng1, Hengheng Zhang2, Shaoyan Sun3, Manmohan Chandraker4, Yi Yang1, Qi Tian2 Affiliation 阅读全文
posted @ 2019-07-03 16:06 拎壶冲AR 阅读(1077) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-03 13:03 拎壶冲AR 阅读(2960) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-03 09:21 拎壶冲AR 阅读(2390) 评论(0) 推荐(0) 编辑