論文筆記（8）--（Re-ID）Camera Style Adaptation for Person Re-identification
論文：《Camera Style Adaptation for Person Re-identification》
https://arxiv.org/abs/1711.10295v1
因為相機之間的差異，ReID任務會受到不同相機圖片風格變化的影響。以往的paper中，潛在的學習一個不受相機影響的特徵，而本文提出一個camera style（CamStyle）adaptation方法來解決這個問題。該方法可作為一個數據增強的方法平滑不同相機的風格差異。該方法能夠增加資料的多樣性解決過擬合問題，但同時產生了噪音問題。為了避免噪音的影響，作者提出了label smooth regularization(LSR)的方法來緩解。
相關推薦
論文筆記（8）--（Re-ID）Camera Style Adaptation for Person Re-identification
論文：《Camera Style Adaptation for Person Re-identification》 https://arxiv.org/abs/1711.10295v1 因為相機之間的差異，ReID任務會受到不同相機圖片風格變化的影響。以往的paper中，潛在的學習一個不
【論文筆記】Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification
摘要 Person re-identification (ReID) is an important task in computer vision. Recently, deep learning with a metric learning loss has becom
論文筆記（7）--（Re-ID）Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting
論文：《Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting》 http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf 這是
論文筆記（6）--（Re-ID）A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Id with Expanded Cross Neighborhood Re-Rank
論文：《A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking》 https://arxiv.org/pdf/1711.10378.pdf 這是
論文筆記（5）--（Re-ID）Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-id
https://arxiv.org/pdf/1803.09882.pdf 這是一篇video base的Person Re-ID的工作。該論文主要集中在提取時空兩個方向的attention。 輸入一個視訊序列，使用約束的隨機取樣策略選擇一個子序列（6張圖片，見實驗部分），將子序列送入sp
論文筆記（4）--（Re-ID）Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding
2017年的CVPR：《Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocalEncoding》 論文：https://arxiv.org/abs/1701.08398v1 GitHub：https://github.com/zhunzho
論文筆記（3）--（Re-ID）In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification
deep metric learning – 深度度量學習，也就是相似度學習 Classification Loss – 當目標很大時，會嚴重增加網路引數，而訓練結束後很多引數都會被摒棄。 Verification Loss – 只能成對的判斷兩張圖片的相似度，因此很難應用到目標聚類和檢索上
論文筆記（2）--（Re-ID） Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Id
https://github.com/lwplw/re-id_mgn 本文的主要思想就是通過區域分割，來獲得不同粒度的特徵，比如全域性和區域性特徵以及更細粒度的區域性特徵，通過一個網路的不同分支得到這些特徵，每個分支都對不同的分割塊進行特徵提取。 論文提出通過融合行人的全域性資
Person Re-identification 系列論文筆記（二）：A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification
triplet put ali com multi 深度學習 native alt 出現 A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Ya
機器學習_論文筆記_2: bagging predictors （ BREIMAN[1996]）
By joey周琦 Bagging predictor可以產生多個版本的predictor, 並把這些predictor聚集(aggregate)為一個。這種策略對於不穩定的系統可以提高其精度。 有一個學習資料集 L L，包含資料
ECCV 2018論文解讀及資源集錦（8月20日更新）
之前我們整理了CVPR 2018 論文解讀集錦和歷年VALSE 視覺資源彙總（兩篇都仍在更新中），目前計算機視覺三大頂級會議之一的ECCV，European Conference on Computer Vision(歐洲計算機視覺國際會議) ，將於2018年9月8日在
spring boot項目之賣家掃碼登陸獲取openid（微信身份驗證id）
能夠 style png info 提示 行處理 The 使用 src 賣家掃碼登陸獲取openid 註：此功能只能是微信公眾帳號能夠使用，個人賬號無此功能。 一、打開微信開放平臺（與支付階段不同，特別註意！！！），進入網站應用的網站應用微信登陸開發指南。 二、你會發
App設計的基本原則和規範（8條原則，贊）
原文出處：https://blog.csdn.net/qq_31307919/article/details/53667020 目前移動設計在我們的工作中越來越重要啦，除了掌握基本的UI設計技能之外，我們也要對移動網際網路的特徵有所認識。為了能在互動設計和使用者體驗上做出比競品更優秀的移動APP產品
華為面試題（8分鐘寫出程式碼） 有兩個陣列a,b，大小都為n,陣列元素的值任意，無序； 要求：通過交換a,b中的元素，使陣列a元素的和與陣列b元素的和之間的差最小
先上程式碼 java程式碼： public class MinDiff { public static void main(String[] args){ int[] aa={2,5,4,3,1,0}; int[] bb={7,9,8,10,6,11}
Java 9 揭祕（8. JDK 9重大改變）
Tips 做一個終身學習的人。 在本章，主要介紹以下內容： 新的JDK版本控制方案是什麼 如何使用Runtime.Version類解析JDK版本字串 JDK JRE 9的新目錄佈局是什麼 JDK 9中的批註的標準覆蓋機制如何工作的 在JDK 9中使用擴充套件機制的變化 JDK 9中的類載入器如何工作以
Java之基本資料型別（8種還是9種）-yellowcong
今天看了一下部落格，發現有人說資料型別有9中， 一下子重新整理了我的世界觀，說好的8中基本資料型別，哪來的9種啊，後來發現 void 這孫子也是基本型別（PS:8種還是9種，都說法不一），《Think in Java》這本書上說是9 種，但是人家JAVA的
part-aligned系列論文：1707.Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification 論文筆記
Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification一種超簡單有效的行人對齊識別網路！ inspired by attention model，propose a pa
【論文筆記】In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification
1、前言 Triplet loss是非常常用的一種deep metric learning方法，在影象檢索領域有非常廣泛的應用，比如人臉識別、行人重識別、商品檢索等。傳統的triplet loss訓練需要一個三元組，包括三張圖片：achor,positive,
【論文閱讀】Batch Feature Erasing for Person Re-identification and Beyond
轉載請註明出處：https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址：https://arxiv.org/abs/1811.07130 【Abstract】 這篇文章展示了行人ReID的一個新的訓練機制——批特徵擦除（Batch Feature Erasing，BFE）。作
【Person Re-ID】Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification
Introduction Person Re-ID目前依然是一項十分具有挑戰的任務。姿勢，視角，光照，背景和遮擋都給這項任務帶來困難。 傳統的方法通過學習low-level特徵，比如顏色、外形、區域性描述子等來描述一個人。而CNN通過學習high-lev