Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域.本文中我们提出一种 多通道 基于part 的卷积神经网络模型,并且结合 改善的三元组损失函数 来进行最终的行人再识别.具体来说,所提出的 CNN 是由多个channel构成的,可以联合的学习 global…

Tutorial:  Triplet Loss Layer Design for CNN Xiao Wang  2016.05.02 Triplet Loss Layer could be a trick for further improving the accuracy of CNN. Today, I will introduce the whole process, and display the code for you. This tutorial mainly from the b…

作者:罗浩.ZJU链接:https://www.zhihu.com/question/62486208/answer/199117070来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 反对工业界softmax解决一切的说法 Triplet loss通常是在个体级别的细粒度识别上使用,传统的分类是花鸟狗的大类别的识别,但是有些需求是要精确到个体级别,比如精确到哪个人的人脸识别,所以triplet loss的最主要应用也就是face identification,pe…

In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification  2017-07-02  14:04:20   This blog comes from: http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/70069822 Paper:  https://arxiv.org/abs/1703.07737 Github: https://github.com/VisualComputingInstitu…

Triplet Loss 在人脸识别中,Triplet loss被用来进行人脸嵌入的训练.如果你对triplet loss很陌生,可以看一下吴恩达关于这一块的课程.Triplet loss实现起来并不容易,特别是想要将它加到tensorflow的计算图中. 通过本文,你讲学到如何定义triplet loss,和进行triplets采样的几种策略.然后我将解释如何在TensorFlow中使用在线triplets挖掘来实现Triplet loss. Triplet loss和triplets挖掘 为…

一篇讲Person Re-ID的论文,与人脸识别(认证)有非常多相通的地方. 文章链接: <In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification> Github链接:https://github.com/VisualComputingInstitute/triplet-reid 眼下还没有放出代码,作者说等论文录用了就放出来. Introduction Triplet Loss Large Margin Nearest Neig…

因为待遇低,因为工作不开心,已经严重影响了自己的工作积极性和工作效率,这几天发觉这样对自己实在是一种损失,决定提高工作效率,减少工作时间. 说说最近做的tracking, multi-object tracking. object tracking首先要有object才能tracking是吧,而学术上研究的大多数single object tracking,其实就是单目标跟踪,就是开始你画个区域,告诉算法你要跟踪的是那个东西,然后接下来的视频里,把这个东西框出来.而实际应用的多是multi-ob…

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加 相应layer的paramter message. 2)在./include/…

参考:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/83537370 作用:用于对差异较小的类别进行区分…

原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center loss函数在CNN中可以训练并且很容易优化. 联合softmax loss和center loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-cl…