摘要:1. 摘要 使用part feature 能够起到更好的效果,不过这个需要我们很好地定位part的位置。 本文中作者集中考虑part内部的一致性,提出了 part based convolutional baseline(PCB)结构以及refined part pooling (RPP)的方法。
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摘要:1. 摘要 第一篇用深度学习做Reid的文章,提出的FPNN采用端到端的训练方式,解决行人再识别的不对齐,光照,姿态等问题。 建立了一个新的带benchmark的数据集CUHK03,表现性能良好。 2.介绍 作者在文章中提到,目前做Reid的大致框架如下 目前的工作主要集中在优化上述框架中的一项或者
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摘要:1. 摘要 作者使用一个pose sensitive embddding,把姿态的粗糙、精细信息结合在一起应用到模型中。 用一个新的re ranking方法,不需要重新计算新的ranking列表,是一种无监督、自动的方法。 这个新方法取得了state of the art的效果。 2. 介绍 粗糙的
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摘要:1. 摘要 为解决姿态变化的问题,作者提出Pose driven deep convolutional model(PDC),结合了global feature跟local feature, 而local feature 还用一个feature weight network(FWN) 进行重要性程度
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摘要:1. Abstract 现实世界中的人脸很多时候都存在遮挡以及大的形状变化,而目前的人脸关键点检测方法在这种情况下表现欠佳, 因为它们未能提供一种系统的方法来处理异常。因而authors提出一种新的方法 稳健级联姿态回归(RCPR),这 是基于姿态级联回归(CPR)方法的改进。此方法在数据集LFW、
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