【Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search】的更多相关文章

Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search

Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search 2018-06-02 本文的贡献主要体现在: 提出一种联合的 检测 (person detection) 和 行人匹配(person matching) 的网络结构: 提出一种 Online Instance Matching loss function 以更有效的进行特征的学习: 提出一个大型的 person search 的 benchmark.…

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

图像分类之特征学习ECCV-2010 Tutorial: Feature Learning for Image Classification

ECCV-2010 Tutorial: Feature Learning for Image Classification Organizers Kai Yu (NEC Laboratories America, kyu@sv.nec-labs.com), Andrew Ng (Stanford University, ang@cs.stanford.edu) Place & Time: Creta Maris Hotel, Crete, Greece, 9:00 – 13:00, Septem…

论文阅读之: Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning

Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning NIPS 2016 WorkShop  Paper : https://arxiv.org/pdf/1611.03718v1.pdf Project Page : https://github.com/imatge-upc/detection-2016-nipsws  摘要: 我们提出一种基于深度强化学习的等级物体检测方法 (Hierarchical Object  De…

转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

[转] 无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning…

论文笔记之：Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks

Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务(即:行人属性和场景属性)和行人检测相结合,以语义信息协助进行行人检测.先来看一下大致的检测结果(TA-CNN为本文检测结果): 可以看出,由于有了属性信息的协助,其行人检测的精确度有了较大的提升.具体网络架构如下图所示: 首先从各个数据集上进行行人数据集的收集和整理,即:从Caltech上收集行人正样本和负样本,然后从其他数据集上收集 ha…

[论文阅读] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition (Center Loss)

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…

论文笔记：Deep feature learning with relative distance comparison for person re-identification

这篇论文是要解决 person re-identification 的问题.所谓 person re-identification,指的是在不同的场景下识别同一个人(如下图所示).这里的难点是,由于不同场景下的角度.背景亮度等等因素的差异,同一个人的图像变化非常大,因而不能使用一般的图像分类的方法.论文采用了一种相似性度量的方法来促使神经网络学习出图像的特征,并根据特征向量的欧式距离来确定相似性.除此之外,论文通过对网络的训练过程进行分析,提出了一种计算效率更高的模型训练方法. 论文方法 相似性…

论文笔记：Cross-Domain Visual Matching via Generalized Similarity Measure and Feature Learning

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一…