Occluded

TIP2023 | Human Co-Parsing Guided Alignment for Occluded Person Re-Identification

代码:https://github.com/Vill-Lab/2022-TIP-HCGA 摘要:由于更多的背景噪声和不完整的前景信息,被遮挡人员重新识别(ReID)是一项具有挑战性的任务。尽管现有的基于人类解析的 ReID 方法可以通过最精细像素级别的语义对齐来解决这个问题,但它们的性能很大程度上受 ......

Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives

应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习:人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020)用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......

Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification

这篇从多视角这个思路出发,提出多视图信息集成模块,包括定位、量化和集成。 给定具有相同身份的多个图像,MVI2P:i)定位特征图中的空间辨别区域以过滤掉噪声信息。 ii)量化不同图像的显着性信息的相对重要性。 iii) 通过执行逐元素加法来集成多视图信息。 iv)通过知识蒸馏将多个图像隐含的综合信息 ......

Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification

三个分支:擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征,模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御:思路是GAN网络,以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
共4篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页