[B! batch normalization][re-id] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

batch normalizationとre-idに関するarxiv_readerのブックマーク (19)

ドメインの汎化注意を意識した複数操作戦略における人物の再識別
arxiv_reader 2022/10/20
ドメイン汎化人物再識別 (DG Re-ID) は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを目に見えないターゲットドメインに適切な汎化で直接展開することを目的としています。これは困難な問題であり、

person

arXiv

representation

dataset

arXiv reaDer

re-id

attention

bias

domain

batch normalization
リンク
適応型集約による埋め込みの模倣：一般化可能な個人の再識別の学習
arxiv_reader 2022/07/22
ドメイン一般化可能（DG）個人再識別（ReID）は、トレーニング時にターゲットドメインデータにアクセスせずに、見えないドメイン全体をテストすることを目的としています。これは現実的ですが困難な問題です。

arXiv

embedding

learning

batch normalization

person

arXiv reaDer

domain

re-id
リンク
可視-熱的人の再識別のためのクロスモーダルローカル最短経路とグローバル強化
arxiv_reader 2022/06/10
人間の姿勢と咬合によって引き起こされる認識の難しさを考慮することに加えて、可視-熱クロスモーダル人物再識別（VT-ReID）タスクで異なるイメージングシステムによって引き起こされるモーダルの違いを解決

arXiv reaDer

occlusion

re-id

dataset

person

human

pose

learning

batch normalization

arXiv
リンク
一般化可能な個人の再識別のためのガウス過程による偏りのないバッチ正規化
arxiv_reader 2022/03/04
一般化可能な個人の再識別は、見えないドメインでうまく機能することができる、いくつかのラベル付けされたソースドメインのみを持つモデルを学習することを目的としています。見えないドメインにアクセスできない場

representation learning

estimation

re-id

batch normalization

arXiv

person

bias

arXiv reaDer

domain
リンク
自己監視バッチノルムテスト時間適応による一般化可能な個人の再識別
arxiv_reader 2022/03/02
本論文では、人の再識別（re-id）の一般化問題を調査します。その主な課題は、見えない領域での分布シフトです。分布を正則化する重要なツールとして、バッチ正規化（BN）が既存の方法で広く使用されています

batch normalization

re-id

arXiv

dataset

arXiv reaDer

domain

person

self-supervised
リンク
META：一般化可能な個人の再識別のために他の人の集約を介して埋め込みを模倣する
arxiv_reader 2021/12/17
ドメイン一般化可能（DG）個人再識別（ReID）は、トレーニング時にターゲットドメインデータにアクセスせずに、見えないドメイン全体をテストすることを目的としています。これは現実的ですが困難な問題です。

arXiv reaDer

re-id

embedding

person

batch normalization

arXiv

domain
リンク
TAL：一般化可能な個人の再識別のための2ストリームアダプティブラーニング
TAL: Two-stream Adaptive Learning for Generalizable Person Re-identification ドメインの一般化可能な個人の再識別は、訓練されたモデルを見えないドメインに適用することを目的としています。以前の作業では、すべてのトレーニングドメインのデータを組み合わせてドメイン不変の機能をキャプチャするか、専門家の混合を採用してドメイン固有の情報を調査します。この作業では、ドメイン固有の機能とドメイン不変の機能の両方が、re-idモデルの一般化能力を向上させるために重要であると主張します。この目的のために、これら2種類の情報を同時にモデル化するために、2ストリームアダプティブラーニング（TAL）と名付けた新しいフレームワークを設計します。具体的には、ドメイン固有のストリームは、バッチ正規化（BN）パラメーターを使用してトレーニングドメ
arxiv_reader 2021/11/30
ドメインの一般化可能な個人の再識別は、訓練されたモデルを見えないドメインに適用することを目的としています。以前の作業では、すべてのトレーニングドメインのデータを組み合わせてドメイン不変の機能をキャプチ

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

domain

person

re-id

learning
リンク
一般化可能な個人の再識別のための較正された特徴分解
arxiv_reader 2021/11/30
一般化可能な人物の再識別のための既存の解きほぐされたベースの方法は、人物の表現をドメイン関連の干渉とアイデンティティ関連の機能に直接解きほぐすことを目的としています。ただし、教師なしで分解するのが難し

reinforcement

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

domain

disentangling

re-id

benchmark

unsupervised

representation
リンク
CM-NAS：可視赤外線人物の再識別のためのクロスモダリティニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/08/13
可視-赤外線人物の再識別（VI-ReID）は、暗い環境での単一モダリティの人物ReIDの制限を打ち破り、クロスモダリティの歩行者画像を照合することを目的としています。大きなモダリティの不一致の影響を軽

NAS

pedestrian

person

benchmark

re-id

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

representation
リンク
人の再識別のためのメモリベースのマルチソースメタ学習を介して見えないドメインを一般化することを学ぶ
arxiv_reader 2021/05/10
個人再識別（ReID）の最近の進歩により、教師あり学習設定と教師なし学習設定で印象的な精度が得られます。ただし、既存のメソッドのほとんどは、データにアクセスして新しいドメインの新しいモデルをトレーニン

re-id

identification

domain

person

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization

learning

unsupervised

dataset
リンク
一般化可能な個人の再識別のための適応ドメイン固有の正規化
arxiv_reader 2021/05/10
既存の個人再識別（Re-ID）メソッドは印象的な精度を示していますが、それらのほとんどは通常、目に見えないターゲットドメインでの一般化が不十分です。したがって、一般化可能な人物Re-IDは最近ますます

re-id

domain

person

attention

arXiv reaDer

representation

arXiv

batch normalization

learning
リンク
個人の再識別のための教師なしマルチソースドメイン適応
arxiv_reader 2021/04/28
個人の再識別（re-ID）のための教師なしドメイン適応（UDA）メソッドは、ラベル付きのソースデータからラベルなしのターゲットデータにre-IDの知識を転送することを目的としています。大きな成功を収め

re-id

GCN

pre-training

unsupervised

arXiv

dataset

domain adaptation

batch normalization

arXiv reaDer

convolutional
リンク
モダリティバッチ正規化による可視赤外線の再識別の分布ギャップの橋渡し
arxiv_reader 2021/03/09
可視-赤外線クロスモダリティ人物再識別（VI-ReID）は、可視モダリティと赤外線モダリティの間で人物画像を照合することを目的としており、挑戦的なクロスモダリティ画像検索タスクです。ほとんどの既存の作

dataset

arXiv reaDer

re-id

batch normalization

arXiv

person
リンク
SFANet：可視赤外線人物の再識別のためのスペクトル認識機能拡張ネットワーク
arxiv_reader 2021/02/25
可視-赤外線の再識別（VI-ReID）は、可視画像と赤外線画像の間のモダリティのばらつきが大きいため、マッチングの問題が困難です。既存のアプローチは通常、ピクセルレベルの変動を無視して、機能レベルの制

embedding

augmentation

re-id

dataset

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

GAN

batch normalization

person
リンク
CM-NAS：可視赤外線の再識別のためのクロスモダリティニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/01/22
Visible-Infrared person re-identification（VI-ReID）は、暗い環境での単一モダリティの人物ReIDの制限を打ち破り、クロスモダリティの歩行者画像を照合する

re-id

arXiv reaDer

arXiv

representation

pedestrian

NAS

person

batch normalization
リンク
RGB赤外線人物の再識別のための双方向指数関数的角度トリプレット損失
arxiv_reader 2020/12/15
RGB-赤外線人物の再識別（RGB-IR Re-ID）は、モダリティの不一致が大きな課題であるクロスモダリティマッチングの問題です。ほとんどの既存の作品は、ユークリッド距離ベースの制約を使用して、異な

re-id

loss function

person

metric

arXiv

human

dataset

embedding

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
目に見える熱の人の再識別のための二重粒度トリプレット損失を伴う強力であるが単純なベースライン
arxiv_reader 2020/12/10
この手紙では、可視熱の人の再識別（VT-ReID）のための概念的に単純で効果的な二重粒度トリプレット損失を提案します。一般に、ReIDモデルは常に、サンプルベースのトリプレット損失と細粒度レベルからの

batch normalization

dataset

person

arXiv reaDer

pooling

arXiv

re-id

identification
リンク
人の再識別のためのメモリベースのマルチソースメタ学習を介して見えないドメインを一般化することを学ぶ
arxiv_reader 2020/12/02
個人再識別（ReID）の最近の進歩により、教師あり学習設定と教師なし学習設定で印象的な精度が得られます。ただし、既存のメソッドのほとんどは、データにアクセスして新しいドメインの新しいモデルをトレーニン

batch normalization

person

dataset

unsupervised

domain

arXiv reaDer

identification

learning

arXiv

re-id
リンク
LABNet：車両再識別のためのクラスバランス損失を備えたローカルグラフ集約ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
車両の再識別は、さまざまな視点で見た一連の車両の中から特定の車両を識別することを目的とする重要なコンピュータビジョンタスクです。ディープラーニングに基づく最近の方法では、バックボーン特徴抽出器の後にグ

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

computer vision

dataset

reasoning

benchmark

pooling

re-id

occlusion
リンク
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