AlignedReID

Zhang X, Luo H, Fan X, et al. AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification[J]. 2017.

　　本篇是来自旷视的一篇论文，刚发出来时号称超越人类分辨能力。

　　看性能指标确实挺高，其主要亮点是利用行人局部区域之间的联系（头下面是肩部，肩部下面是躯干）对行人对象进行对齐，从而减少不对齐导致的局部距离过大。

然后添加了一堆的训练tricks（triplet loss，mutual loss，rerank等，网络计算量暴增），个人感觉有刷指标的嫌疑，特别是标题相当的唬人（先把测试数据规模和测试场景提上去再说超越人类吧）。

这和后面云从的同样在Market-1501刷爆指标的论文感觉都有公关的意思，毕竟这两篇都是和公司合作。云从那篇基本没啥新意，硬分割完了加各种训练tricks使劲堆计算量，这里就不提具体的了。

contributions

　　提出基于行人局部区域之间联系的动态匹配最小路径算法，进行低成本的对齐

pipeline

　　

loss：

final distance = global distance + local distance
global distance = L2 distance of globel feature
local distance = 动态匹配最小路径（解决由于不对齐而带来较大的local distance）

动态匹配最小路径

其他tricks

experiments

Person Re-identification 系列论文笔记（六）：AlignedReID的更多相关文章

  1. Person Re-identification 系列论文笔记（一）：Scalable Person Re-identification: A Benchmark

    打算整理一个关于Person Re-identification的系列论文笔记,主要记录近年CNN快速发展中的部分有亮点和借鉴意义的论文. 论文笔记流程采用contributions->algo ...

  2. Person Re-identification 系列论文笔记（二）：A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification

    A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Di ...

  3. Person Re-identification 系列论文笔记（三）：Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning

    Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning Lin Y, Zheng L, Zheng Z, et al ...

  4. Person Re-identification 系列论文笔记（八）：SPReID

    Human Semantic Parsing for Person Re-identification Kalayeh M M, Basaran E, Gokmen M, et al. Human S ...

  5. Person Re-identification 系列论文笔记（五）：SVD-net

    SVDNet for Pedestrian Retrieval Sun Y, Zheng L, Deng W, et al. SVDNet for Pedestrian Retrieval[J]. 2 ...

  6. Person Re-identification 系列论文笔记（七）：PCB+RPP

    Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling Sun Y, Zheng L, Yang Y, et al. Beyond ...

  7. Person Re-identification 系列论文笔记（四）：Re-ID done right: towards good practices for person re-identification

    Re-ID done right: towards good practices for person re-identification Almazan J, Gajic B, Murray N, ...

  8. Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

    Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些 ...

  9. 论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey

    论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesia ...

随机推荐

  1. python 日记 day4。

    1.为何数据要分类 数据是用来表示状态的,不同的状态应该用不同类型的数据来表示. 2.数据类型 数字 字符串 列表 元组 字典 集合 列表:列表相比于字符串,不仅可以储存不同的数据类型,而且可以储存大 ...

  2. JS中的一些函数式编程术语

    组合 Composition 组合某种类型(含函数)的两个元素,进而生成一个该类型的新元素:           JavaScript   1 2 3 4 5 6 7 let compose = (f ...

  3. hbase 聚合操作

    hbase本身提供了 聚合方法可以服务端聚合操作 hbase中的CoprocessorProtocol机制. CoprocessorProtocol的原理比较简单,近似于一个mapreduce框架.由 ...

  4. react-native连接华为真机

    android studio的设置:下载google USB Driver 手机部分1.找到手机开发者模式 设置->系统->关于手机->版本号(多次点击出现开发者模式) 提示你已在开 ...

  5. div 无缝滚动

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3c.org ...

  6. 通过游戏学python 3.6 第一季 第八章 实例项目 猜数字游戏--核心代码--猜测次数--随机函数和屏蔽错误代码--优化代码及注释--简单账号密码登陆--账号的注册查询和密码的找回修改--锁定账号--锁定次数

    通过游戏学python 3.6 第一季 第八章 实例项目 猜数字游戏--核心代码--猜测次数--随机函数和屏蔽错误代码--优化代码及注释--简单账号密码登陆--账号的注册查询和密码的找回修改--锁定账 ...

  7. logo 编程

    玩了一把logo语言,好学易懂,小朋友有兴趣是个挺不错的玩意.当然也可用于一些机器人等控制 apt install ucblogo ;一个多边形 l 边长 n 边数 to sj :l :n repea ...

  8. python 发送邮件短信封装

    发送邮件 需要开启163的smtp服务 import smtplib from email.mime.text import MIMEText class MailSender(): def __in ...

  9. 基础篇-1.5Java的数组

    1 引言 每一种编程语言都有其自身的数组概念,大同小异,都是为了存储一堆数据,而Java的数组是用来存储相同类型的数据,如声明一个arr[10]数组,可以用来代替声明10个变量. 2 声明和创建数组 ...

  10. IntelliJ IDEA 中如何查看一个类的所有继承关系(当前类的所有继承关系图)

    IntelliJ IDEA 中如何查看一个类的所有继承关系(当前类的所有继承关系图) .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-b ...