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1、百度的行人属性识别项目 PP-Human属性识别 [图片] 方案说明1、目标检测/多目标跟踪获取图片/视频输入中的行人检测框，模型方案为PP-YOLOE，详细文档参考 PP-YOLOE 。 2、通过行人检测框的坐标在输入图像中截取每个行人。 3、使用属性识别分析每个行人对应属性，属性类型与PA100k数据集相同，具体属性列表如下：- 性别：男、女 - 年龄：小于18、18-60、大于60 - 朝向：朝前、朝后、侧面 - 配饰：眼镜、帽子、无 - 正面持物：是、否 - …
1、摘要行人重识别是跨摄像头跟踪中解决跨摄像头匹配的最直接的方法，是单摄像头跟踪中的一种非常有效的外观特征。ReID的确可以不基于tracking来做，当做一个图像检索的独立课题来研究。 2、正文行人重识别（Person ReID）和跨摄像头多目标跟踪（MTMC tracking）是我的博士研究课题，ReID是跨摄像头跟踪中解决目标因为视野丢失（跨摄像头）后再匹配起来的最直接（甚至可以说是唯一）的方法，是单摄像头中多目标和单目标跟踪的一…
机器学习，深度学习，计算机视觉劝退爱好者。
研一：过一遍吴恩达/李宏毅的机器学习和深度学习课程，强推Fast ai课程【这里建议把图像分类、语义分割、目标检测、实例检测、自然语言处理都过一遍，看似不相关的领域，往往一结合就是惊天动地的Oral文章】； 泛读《python从入门到实战》、《python机器学习实战》、《统计机器学习》、《深度学习》-花书（这本书有点不适合阅读，能消化的就看，消化不良就算）、周志华《机器学习》（配备《南瓜书》手推公式不是梦）；了解一些常…
大家通常还是分两步做。一步检测，一步重识别。 全图中检测行人＋行人重识别放在统一框架下做得少的可能原因有两个：1. 通常认为检测和识别是两个任务，大家要么研究detector，要么就研究recognizer，最后再连接在一起；2.更重要的是，即使采用handdrawn的行人框，重识别也没有解决得很好。所以大家仍聚焦在解决重识别问题上，而没有考虑统一框架。和之前 @走出去 的回答一样，end2end 的学习，学界是有在研究的。如 CUHK的《End…
不知道答主具体是怎么实现的，不过我猜测是想把浅层的信息融合进来，所以我就基于这一点来讨论一下，抛砖引玉。 FPN这种结构的优点是能把浅层的信息，特别是边缘信息传递过来。 如果你换一个角度看FPN，其实就是个hourglass类似沙漏的结构。 Retina Net uses FPN structure. (https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf ) [图片] hourglass (https://arxiv.org/abs/1603.06937 ) [图片] 事实上浅层特征可能并不适合学习行人的表示（也就是不适合reID），有一些特征就是需要比较深的…
AAAI 2022 | PFD：基于Transformer的遮挡行人重识别的姿态引导特征解耦
微信公众号：CVer
一句话总结本文提出一种基于Transformer的遮挡行人重识别新网络，表现SOTA！性能优于TransReID、PAT等网络，代码刚刚开源！ 点击关注@CVer计算机视觉 ，第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~ 注：文末附【Transformer】和【Re-ID】微信交流群PFD Pose-guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-identification Based on Transformer [图片] 单位：北京大学深圳研究生院 代码：https://github.com/WangTaoAs/PFD_Net 论文：…
multi-query 是用多个query来做图像检索的方式，相比使用单张图像single-query来检索 有更高的准确度和鲁棒性。目前行人重识别中 使用的是 在同一个摄像头下，同一个行人 tracking list的后几张图作为额外的query来补充。构成多multiple queries。实际采用的做法，最常见的是将每张图像提出的特征取平均。Re-ranking实际也很接近multi-query，利用了更多图像的特征。但不同点是re-ranking主要将第一次rank排名高的图像（在候选图…
【新无人机数据集】从 行人重识别 到 无人机目标定位
论文题目： University-1652: A Multi-view Multi-source Benchmark for Drone-based Geo-localization (ACM Multimedia 2020)论文地址： https://arxiv.org/abs/2002.12186 代码地址： https://github.com/layumi/University1652-Baseline PPT: http://zdzheng.xyz/ACM-MM-Talk.pdf 数据集下载：填写 Request 发送到 Zhedong.Zheng@student.uts.edu.au [图片] 简介（与行人重识别的关系）：随着无人机的发展，无人机视角的目标定位是一个基本的任务，透过无人机视角图像与卫星图像相结合，来判断目…
微信公众号 FightingCV，每天分享最新科研论文解读
[图片] 【写在前面】语言引导的人称搜索的关键是在视觉输入和文本输入之间建立跨模态关联。现有方法侧重于设计多模态注意机制和新的跨模态损失函数来隐式学习这种关联。作者提出了一种基于颜色推理（LapsCore）的语言引导人搜索表示学习方法。它可以明确地双向建立细粒度跨模态关联。具体来说，设计了一对双子任务，图像着色和文本完成。在前一个任务中，学习富文本信息以对灰度图像进行着色，后一个任务要求模型理解图像并完成标题中的…
补充一个ReID的strong baseline，用过的都说好 https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline [1] Luo, Hao, et al. "Bag of tricks and a strong baseline for deep person re-identification." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2019.[2] Luo, Hao, et al. "A Strong Baseline and Batch Normalization Neck for Deep Person Re-identification." arXiv preprint arXiv:1906.08332(2019).补…