Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification 自适应查询的图像检索晚期融合 摘要:很多文献表明特征融合对图像检索是有效的。一般来说融合各种各样的特征会帮助查询到更多有效的结果。然而,我们不会提前知道,对于给定查询,哪个特征是有效的。故而判断特征的有效性极其重要。 本文提出了一种针对得分层的有效
当一个节点的ip发生变化,再进行ssh 就会提示以下错误: @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ WARNING: POSSIBLE DNS SPOOFING DETECTED! @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索,侧重点主要在损失函数的改进,提出了 quadruplet loss 用于减小类内方差 和 增加类间方差 上图显示,在我们新
原文:https://arxiv.org/pdf/1808.07301.pdf 有些地方翻译地不是很准确,加上DAL系列的paper就只看了这一篇,其它还要去补。不知道它这个为什么要用TensorFlow来训练模型用matlab来评估。其code在:https://github.com/yanbeic/Deep-Association-Learning Deep Association Learn
《Unstructured Feature Decoupling for Vehicle Re-Identification》 文章目录 1.Abstract2.Introduction3.Methodology3.1Backbone and Symbol Definition3.2Transformer-based Featuren Decomposing Head3.2.1The Al
TransReID 论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.04378 代码:https://github.com/damo-cv/TransReID 这篇笔记是按照自己本人的习惯写的(一些词语、句子喜欢用英语表示);在看这篇论文之前,最好了解下ViT。感谢指教:) 程序框图如果有人想看的话,我就整理一下= = 论文阅读 Abstract one of the k
原文标题(文章标题处有字数限制): 《An Effective Adversarial Attack on Person Re-Identification in Video Surveillance via Dispersion Reduction》 Abstract 通过减少神经网络内部特征图的分散性攻击reid模型。 erbloo/Dispersion_reduction (githu
AN EXTENSIBLE SPEAKER IDENTIFICATION SIDEKIT IN PYTHON Anthony Larcher1, Kong Aik Lee2, Sylvain Meignier1 1LIUM - Universite ́ du Maine, France 法国 勒芒大学 2Human Language Technology Department, Institut
Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41497545 这篇文章是论文Deep Learning Face Representation by Joint