是由一篇 IJCAI2016 扩的期刊.

该篇会议论文的阅读笔记【传送门

期刊扩充的部分:P-SI2DL

1、问题描述:

在会议论文中介绍的SI2DL方法采用了视频三元组作为视频关系(是否匹配)的逻辑结构,即:<i, j, p> 满足 xi 和 xj 的距离小于 xi 和 xp 的距离. 但这个忽视了部分特殊情况,如下图:

上图演示了SI2DL通过距离矩阵将三元组之间的距离关系展现出来,(a)中只有 <i, j, p> 满足了三元组要求(即存在一个样本闯入了相匹配的视频样本距离领域之间). 矩阵变换后,xi 和 xj 的距离小于 xi 和 xp 的距离,但实际并没有很高的区分度.

2、改进方法:pair separation based SI2DL (P-SI2DL)

目标函数:

其中聚合项 (f) 没有变化,但区分度项进行了优化:

其中:

3、优化算法:

(1)优化公式的展开:

其中 M1、...、M6 分别为:

.

(2)合并项:

(3)引入A、B优化(why?):

论文阅读笔记(七)【TIP2018】:Video-Based Person Re-Identification by Simultaneously Learning Intra-Video and Inter-Video Distance Metrics的更多相关文章

  1. 论文阅读笔记七:Structure Inference Network:Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships(CVPR2018)

    结构推理网络:基于场景级与实例级目标检测 原文链接:https://arxiv.org/abs/1807.00119 代码链接:https://github.com/choasup/SIN Yong ...

  2. 论文阅读笔记(六)【TCSVT2018】:Semi-Supervised Cross-View Projection-Based Dictionary Learning for Video-Based Person Re-Identification

    Introduction (1)Motivation: ① 现实场景中,给所有视频进行标记是一项繁琐和高成本的工作,而且随着监控相机的记录,视频信息会快速增多,因此需要采用半监督学习的方式,只对一部分 ...

  3. 论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey

    论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, ...

  4. 论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework

    作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...

  5. 论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center

    作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...

  6. 论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

    论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于 ...

  7. [置顶] 人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记 (已添加ISSCC17,FPGA17...ISCA17...)

    这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于 ...

  8. Nature/Science 论文阅读笔记

    Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science l ...

  9. 论文阅读笔记(二十一)【CVPR2017】:Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identification

    Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失 ...

随机推荐

  1. qt creator源码全方面分析(2-3)

    目录 External Tool Specification Files 文件名 位置 文件格式 主要标签 描述标签 可执行规范标签 示例 External Tool Specification Fi ...

  2. ELK日志分析平台

    ELK日志分析平台 ELK(1):  ELK-简介 ELK(2):  ELK-安装环境和安装包 ELK(3):  ELK-安装elasticsearch ELK(4):  ELK-安装logstash ...

  3. web测试和app测试

    web测试是b/s结构,app是c/s结构,因此会有很多测试点需要注意: 1.兼容性:web测试需要考虑多个浏览器内核测试,app主要是各种手机(iOS和Android各个型号)不同手机的分辨率.不同 ...

  4. Oracle 重启监听

    对于DBA来说,启动和关闭oracle监听器是很基础的任务,但是Linux系统管理员或者程序员有时也需要在开发数据库中做一些基本的DBA操作,因此了解一些基本的管理操作对他们来说很重要. 本文将讨论用 ...

  5. 风物长宜放眼量,人间正道是沧桑 - 一位北美 IT 技术人破局

    引言 我对于本科时光的印象,还停留在那所普通 211 大学的建筑物之间,我坐在大学的时光长廊里,满眼望去,都是经历的过的故事.可毕业后回首,却很少有人能说,自己从来没有迷茫过.迷茫,仿佛就是一团乌云, ...

  6. 智和网管平台SugarNMS赋能AI智能化运维

    11月14日,由<网络安全和信息化>和IT运维网联合主办的2019(第十届) IT运维大会上海站在锦荣国际大酒店如期召开.运维领域权威专家.技术领袖.各类运维相关技术产品提供商及服务商共同 ...

  7. 将jsp页面转化为图片或pdf升级版(二)(qq:1324981084)

    java高级架构师全套vip教学视频,需要的加我qq1324981084 上面我们已经将jsp页面转化成html页面了,那么接下来我们的目标是利用这个html页面形成pdf或图片格式.这里我用到的是w ...

  8. UML之二、建模元素(1)

    本章介绍UML建模元素 1:Stereotype-也被称为类型.构造型 UML里的元素扩展,简单来说其功能就是在已有的类型上添加一些标记,类似于打个戳,从而生成新的东西. 简单的说加一句话来更加清楚准 ...

  9. DAG求最短路--TSP变形--状压dp

    DAG状压dp的一种 题目: $m$个城市,$n$张车票,第i张车票上的时间是$t_i$, 求从$a$到$b$的最短时间,如果无法到达则输出“impossible” 解法: 考虑状态:“现在在城市$v ...

  10. python-21-生成器又是什么东西?

    前言 生成器,只要含有yield关键字的函数都是生成器函数,但yield不能和return共用且需要写在函数内. 生成器,是返回一个迭代器的函数,说白了生成器也是迭代器. 一.生成器简介 1.只要含有 ...