Re-Ranking在行人重识别领域中的原理，是基于这样的假设：如果某幅gallery图像在k个相互倒序最近邻中与probe相似，那么它更有可能是真正的匹配。简单来说，根据probe搜索出的候选对象，选择k个最近邻，如果候选中包含probe，其可能性更大，被认为是真正匹配。理解公式A<->B互为最近邻，这代表了重排序过...
你好。是可能的。原因：常见的reranking，包含 query expansion。会把前几top rank的特征，和原始query特...
re-ranking是图像检索中一个广泛采用的后处理方法。但是，re-ranking一个主要的缺陷是高复杂度的计算量...
近日,依图科技在 ReID 领域取得新突破,其提出的技术刷新了全球工业界三大权威数据集业内最优成绩(SOTA),算法性能达到业界迄今最高标准,极大拓展了算法和应用的边界。 注:YITU 算法结果是在不利用时空信息,不进行重排再优化,即: Re-ranking 等条件下取得的。 还记得 2018 年底依图进军智能语音,随即在中文语音识别领...
用学习好的 Re-ID 特征得到初始的检索排序结果后，利用图片之间的相似性关系来进行初始的检索结果优化，主要包括重排序（re-ranking）和排序融合（rank fusion）等。图 4. 重排序示例 2.4 数据集和评价 主要包括现有的一些常用图像和视频数据集的概括，以及现有方法 SOTA 的一些总结和分析，希望综述里面的一些分析...
用学习好的 Re-ID 特征得到初始的检索排序结果后,利用图片之间的相似性关系来进行初始的检索结果优化,主要包括重排序(re-ranking)和排序融合(rank fusion)等。 图4. 重排序示例 2.4 数据集和评价 主要包括现有的一些常用图像和视频数据集的概括,以及现有方法 SOTA 的一些总结和分析,希望综述里面的一些分析能够在大...
近日,依图科技在ReID领域取得新突破,刷新全球三大权威数据集当前最优成绩,算法性能达到业界迄今高标准。值得一提的是,考虑到算法对比的公平性,依图的算法结果是在不利用时空信息,不进行重排再优化(Re-ranking)等限制下取得的。 在行人重识别技术领域,首位命中率(Rank-1...
用学习好的Re-ID特征得到初始的检索排序结果后,利用图片之间的相似性关系来进行初始的检索结果优化,主要包括重排序(re-ranking)和排序融合(rank fusion)等。 2.4 数据集和评价 主要包括现有的一些常用图像和视频数据集的概括,以及现有方法SOTA的一些总结和分析,希望综述里面的一些分析能够在大家进行模型设计时提供一些思...
全部实验均采用单帧查询模式,采用全局距离加局部距离的结果(Global + DMLI),以及再排序(Re-ranking,RK)后的结果。 将TA 注意力模块加入到Baseline 网络中,实验结果见表1。 由表1 可以看出,模型在3 个数据集上性能均有所提升。 在Market1501 数据集上1 达到了91.9%,达到了79.8%,分别提升了0.9%和2.2%。 在...
3、优化reranking代码,最终实现速度提升16倍,内存使用减少3倍以上 决赛 我们分析了决赛使用的数据集,总结出了主要的四个难点:光线变化、跨模态互搜、属性标签的使用和姿态变化。因为比赛保密协议,所以细节无法透露更多,以下示例均挑自公开的学术数据集。