[B! re-id][few-shot] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

re-idとfew-shotに関するarxiv_readerのブックマーク (9)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.02734v1
arxiv_reader 2023/11/07
arXiv reaDer

sparse

MOT

re-id

arXiv

few-shot

detection

segmentation

single-shot
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.08386v2
arxiv_reader 2023/05/16
事前トレーニングは、強力な人物の表現を学習するための効果的な手法として登場しました。既存の手法のほとんどは、ImageNet や LUperson などの純粋ビジョンの大規模データセットでの事前トレー

re-id

pose

pre-training

pedestrian

arXiv

domain

representation learning

captioning

arXiv reaDer

few-shot
リンク
BR-NPA：注意の解釈可能性を改善するためのノンパラメトリック高解像度注意モデル
arxiv_reader 2022/09/16
注意メカニズムを採用することの普及は、注意分布の解釈可能性に関する懸念をもたらしました。モデルがどのように動作しているかについての洞察を提供しますが、モデル予測の説明として注意を利用することは依然とし

activity

arXiv reaDer

attention

classification

arXiv

person

few-shot

re-id
リンク
BR-NPA：注意の解釈可能性を改善するためのノンパラメトリック高解像度注意モデル
arxiv_reader 2022/09/07
注意メカニズムを採用することの普及は、注意分布の解釈可能性に関する懸念をもたらしました。モデルがどのように動作しているかについての洞察を提供しますが、モデル予測の説明として注意を利用することは依然とし

re-id

few-shot

attention

arXiv reaDer

arXiv

classification

person

activity
リンク
BR-NPA：注意の解釈可能性を改善するためのノンパラメトリック高解像度注意モデル
arxiv_reader 2022/05/20
注意メカニズムを採用することの普及は、注意分布の解釈可能性に関する懸念をもたらしました。モデルがどのように動作しているかについての洞察を提供しますが、モデル予測の説明として注意を利用することは依然とし

arXiv reaDer

activity

person

classification

attention

arXiv

re-id

few-shot
リンク
自己最適輸送機能変換
Self-Optimal-Transport（SOT）機能変換は、データインスタンスの機能セットをアップグレードして、ダウンストリームのマッチングまたは関連タスクのグループ化を容易にするように設計されています。変換されたセットは、インスタンスフィーチャ間の高次関係の豊富な表現をエンコードします。変換されたフィーチャ間の距離は、セット内の他のフィーチャとの類似性に関する、元の直接の類似性とサードパーティの合意をキャプチャします。エントロピー正規化バージョンを最適輸送（OT）最適化で近似できる特定の最小コスト、最大フローの分数マッチング問題により、効率的で、微分可能で、同変で、パラメーターがなく、確率的に解釈可能なトランスダクティブ変換が得られます。経験的に、変換はその使用において非常に効果的で柔軟性があり、さまざまなタスクやトレーニングスキームで挿入されるネットワークを一貫して改善します。教
arxiv_reader 2022/04/08
Self-Optimal-Transport（SOT）機能変換は、データインスタンスの機能セットをアップグレードして、ダウンストリームのマッチングまたは関連タスクのグループ化を容易にするように設計され

arXiv

arXiv reaDer

representation

person

differentiable

few-shot

clustering

re-id

unsupervised
リンク
ノイズの多いラベルを使用した個人の再識別のための大規模な事前トレーニング
arxiv_reader 2022/03/31
この論文は、ノイズの多いラベルを使用した個人の再識別（Re-ID）の事前トレーニングの問題に対処することを目的としています。事前トレーニングタスクを設定するために、既存のラベルなしRe-IDデータセッ

dataset

arXiv reaDer

few-shot

contrastive learning

re-id

pre-training

unsupervised

MOT

arXiv

representation
リンク
BR-NPA：注意の解釈可能性を改善するためのノンパラメトリック高解像度注意モデル
arxiv_reader 2021/06/07
注意のメカニズムを採用することの普及は、注意の分布の解釈可能性に関する懸念をもたらしました。モデルがどのように機能しているかについての洞察を提供しますが、モデル予測の説明として注意を利用することは依然

re-id

attention

person

arXiv

few-shot

classification

arXiv reaDer
リンク
個人の再識別のための教師なし事前トレーニング
arxiv_reader 2020/12/08
この論文では、大規模なラベルなし人物再識別（Re-ID）データセット「LUPerson」を提示し、学習者のRe-ID特徴表現の一般化能力を向上させるための教師なし事前トレーニングの実行を初めて試みます

dataset

re-id

contrastive

unsupervised

domain

pre-training

arXiv reaDer

augmentation

few-shot

arXiv
リンク
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