行人重识别简称Re-identification,目前研究这个方向的大神主要有,UTS的郑良,郑哲东,CUHK的xiaotong等。 这里想分析下,2017年的cvpr, Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocalEncoding,文章主要提出了基于k阶导数编码的方式,对需要检测的gallery中的图片进行重排序,使得识别结果有所提升... 查看原文 cvpr...
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特征...
作为一种后处理方法，re-ranking被广泛运用在很多图象检索任务中，包括行人重识别，车辆重识别和定位任务。
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...
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域创下识别精度的新纪录。2019 年 5 月推出全球首颗云端视觉 AI 芯片,而且「发布即商用」。在一些技术领域中,依图将行业水平推上了新的高点,并加速了技术的产业化...
我们在各个数据集上,包括车辆重识别数据集上都大大超越了现有的无监督重识别方法。为了公平比较,我们在图表中并没有使用一些常见的提点方法如 Generalized Mean Pooling (GEM), reranking。用了 GEM 之后网络性能能进一步提升,能够超越很多有监督的方法:
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...
6、对三个模型进行测试,并使用reranking重排,然后ensemble三个模型的结果。 其中构造伪标签的部分步骤为: 1、以Query为中心,根据距离阈值进行聚类得到伪标签。 2、针对被打上多个伪标签的Outlier,取距离最小的中心为伪标签。 确定模型之后,我们对其需要消耗的资源和性能进行评估。我们只使用Backbone的Global Feature,最...