那么首先不管是什么特征,都应该具有判别性,也就是这个特征可以进行行人的判断,所以我们对所有特征进行一个id loss的训练 然后三元组损失是行人重识别中常用的,其目的是拉近同类别行人距离,推远不同类别行人的距离。那么不管是什么模态,都应该要做到上面这个,所以文章使用 L_{smt } ,同模态的三元组损失完成。 但...
1.intra-modality:相同模态的图片由于姿态、光照的等原因,同一个人的同一个模态差异性很大,这个差异有的甚至会大于不同的人在不同模态的差异。 2.cross-modality:同一人的不同模态的图片,由于模态不同,特征分布不同,所以差异较大。 要做好跨模态re-id,其中一部分任务就是要减小intra-modality和cross-modality。
Cross-modal person re-identification between the visible (RGB) modality and infrared (IR) modality is extremely important for nighttime surveillance applications. In addition to the cross-modal differences caused by different camera spectra, RGB-IR person re-identification is also affected by the ...
今天介绍的论文是跨模态的一篇论文 “A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification”论文地址: https://arxiv.org/abs/2007.01504 动机跨模态的行人重识别主要是通…
Cross-modality Person re-identif i cation with Shared-Specif i c Feature TransferYan Lu 1,2 , Yue Wu 3 , Bin Liu 1,2,? , Tianzhu Zhang 1 , Baopu Li 4 , Qi Chu 1,2 , Nenghai Yu 1,21 School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China,...
HPILN: A feature learning framework for cross-modality person re-identification(arXiv 2019) 1.介绍 这篇论文主要是基于原先的hard triplet提出了了hard global triplet loss和hard cross-modality loss,用它们组成了一个hard pentaplet loss(五态损失)。即下图所示,...
CVPR 2020之ReID:Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Hetero-Center Loss for Cross-Modality Person Re-Identification 当前的问题及概述: 目前所有的框架都在解决跨模态差异问题,很少有研究探讨改进类内跨模态相似性。 本文提出了一个新的损失函数,称为异中心损失(HC损失),以减少类内交叉模态的变化。具体来说,HC损失可以通过约束两个异质模态之间的类内中心距离来监督...
RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification via Joint Pixel and Feature Alignment Guan'an Wang1,2 Tianzhu Zhang4 Jian Cheng1,2,3 Si Liu5 Yang Yang1 †Zengguang Hou1,2,3 1Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, C...
1--ICCV17《RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification》 最主要贡献:算是跨模态reid的开山之作。提出了SYSU-MM01数据集,成为了后续Cross-Modality reid研究的主要数据集之一(另一个是RegDB)。同时提出了deep zero-padding的方法。 SYSU-MM01数据集 ...