行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别，被广泛认为是一个图像检索子问题，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像...行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限，并可与行人检测、行人跟踪技术相结合，应用于视频监控、智能安防等领域。...一般行人重识别具有短时效应，我们需要识别的行人的衣服是一个主要特征，当然衣服只是特征之一，如果该行人更换了衣服，那么行人重识别可能会失效。...数据集 数据集通常是通过人工标注或者检测算法得到的行人图片，目前与检测独立，注重识别。分为训练集、验证集、Query(一堆Probe，待检索的个人照片)、Gallery(图像库)。...单帧 序列 挑战 行人重识别目前准确率只能达到90%，不同人脸识别，可以达到99%的准确率，主要原因为 常用的评价指标 rank-k：算法返回的排序列表中，前k位存在检索目标则称为rank-k命中。
AI 科技评论按：本文首发于知乎行人重识别专栏，AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候，行人人体是高亮的（可以见如下的热度图），背景中不含重要信息，自然就区分出来了。...好，为了帮助理解，我们再反过头思考一下这个网络是怎么 work 起来的。进行一下梳理。 在反向传播的时候，因为只有两个 loss，流向如上图。...量化的行人重识别指标也都不错。
SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的行人图或行人视频...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？...都是多媒体内容检索，从方法论来说是通用的；但是ReID相比行人更有挑战，跨摄像头场景下复杂姿态，严重遮挡，多变的光照条件等等。...PCB框架[1] 如上图所示，PCB框架的流程是： 1、对输入384*128行人图提取深度特征（ResNet50），把最后一个block( averagepooling前)的下采样层丢弃掉，得到空间大小...作者在文中做了实验来对比结果，找到最优的组合方案~~ 至于为什么分part的效果会更好，也是基于行人结构分割的先验知识驱使（类似用Pose key point来做一样）。
1001封面.png SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一...ID的行人图或行人视频。...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？...都是多媒体内容检索，从方法论来说是通用的；但是ReID相比行人更有挑战，跨摄像头场景下复杂姿态，严重遮挡，多变的光照条件等等。...作者在文中做了实验来对比结果，找到最优的组合方案~~ 至于为什么分part的效果会更好，也是基于行人结构分割的先验知识驱使（类似用Pose key point来做一样）。
序言 探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中，我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。...pytorch源码 https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 行人重识别可以看成为图像检索的问题。...行人重识别的核心在于如何找到有鉴别力的行人表达。很多近期的方法使用了深度学习模型来抽取视觉特征，达到了SOTA的结果。...我们怎么初始化参数？ 更多细节在 model.py中. 你可以等看完这个实践再回过头去看一下代码。 Part 1.3: 训练 (python train.py) 好的。...可以去看看这两个函数具体怎么写。
1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候，行人人体是高亮的（可以见如下的热度图），背景中不含重要信息，自然就区分出来了。...好，为了帮助理解，我们再反过头思考一下这个网络是怎么 work 起来的。进行一下梳理。 ? 在反向传播的时候，因为只有两个 loss，流向如上图。...量化的行人重识别指标也都不错。（注：其中 cuhk03 跑的是新的 test setting，图像一半训练一半测试，所以指标相对低一些） ?
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。...该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频，该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程，现免费在B站公开。...由于该网课录制于2018年末，所以知识点已经有些陈旧，因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习，有基础者无需学习此课程。...课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙，所以日后很难有精力进行答疑和维护。...4、商业场景应用之行人重识别基本介绍 5、行人重识别——表征学习与度量学习 6、行人重识别——全局特征与局部特征 7、行人重识别——单帧与序列重识别 8、最新论文与未来发展 第三章、行人重识别实践 9
前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。...通过最小化，最后可以使得正样本对之间的距离逐渐变小，负样本对之间的距离逐渐变大，从而满足行人重识别任务的需要。...如下图所示，图片被垂直等分为若干份，因为垂直切割更符合我们对人体识别的直观感受，所以行人重识别领域很少用到水平切割。...但是通常单帧图像的信息是有限的，因此有很多工作集中在利用视频序列来进行行人重识别方法的研究[17-24]。...融合了运动信息的序列图像特征能够提高行人重识别的准确度。
欢迎大家转发分享~ 行人重识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 行人重识别 Person Re-identification / Person...] 行人重识别综述：从哈利波特地图说起 行人再识别中的迁移学习：图像风格转换（Learning via Translation） 行人对齐+重识别网络 SVDNet for Pedestrian Retrieval...2017 ICCV 行人检索／重识别 接受论文汇总 从人脸识别 到 行人重识别，下一个风口 GAN（生成式对抗网络）的研究现状，以及在行人重识别领域的应用前景？...（行人重识别）【包含与行人检测的对比】 行人重识别综述（Person Re-identification: Past, Present and Future） 进阶论文及代码 Person Re-identification...q=content/research] DaPeng Chen [http://gr.xjtu.edu.cn/web/dapengchen/home] 特别提示-专知行人重识别主题：
今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook，作者调查了245篇近两三年的行人重识别（Person...1）数据收集； 2）包围框生成； 3）训练数据标注； 4）模型训练； 5）行人检索 作者将ReID技术分为Closed-world 和Open-world 两大子集： ?
行人重识别CV顶级会议的接受论文量稳步提升。...行人重识别落地的产品很少， 而人脸识别的大量应用已经落地 ？ 之前学界研究的少 多摄像头/跨摄像头问题。 以上是造成行人重识别 在学界火的原因吧。...在行人重识别也有同样的问题。 如研究在 数据集 Market-1501（夏季清华国人）上训练好的模型，怎么应用到另一个数据集 DukeMTMC-reID（冬季杜克老外） 像人脸一样。...所以人脸识别在实际的重识别应用中很可能有限。 2. 有些人靠衣服的颜色就可以判断出来了，还需要行人重识别么？ 衣服颜色确实是行人重识别 做出判断一个重要因素，但光靠颜色是不足的。...目前有一些公开的代码，可详见之前的知乎回答：有哪些行人重识别公开代码 做了一些汇总。 谢谢您看完～我也是刚刚学习行人重识别，欢迎各种建议。
本文盘点CVPR 2020 所有行人检测（Pedestrian Detection）与人员重识别（Person Re-Identification，ReID）相关论文，在视频监控领域该方向技术应用广泛，...但不仅仅局限于这两种技术，因为拥挤人群计数（Crowd Counting）往往与行人检测相关，而步态识别（Gait Recognition）可看作一种特殊的人员重识别，故将以上方向的论文均归为行人检测与重识别...人员重识别部分总计 23 篇文章，除了基于图像的ReID（8篇），基于视频的ReID（3篇），含有众多细分方向：跨分辨率、跨域、跨模态（可见光-红外）、遮挡、非监督、射频信号人员重识别都很有特色。...单位 | 中国科学院自动化研究所；旷视；北京理工大学 代码 | https://github.com/wangguanan/HOReID（即将） 解读 | CVPR 2020 | 旷视新方法优化解决遮挡行人重识别...跨模态人员重识别 可见光-红外人员重识别 [28].Hi-CMD: Hierarchical Cross-Modality Disentanglement for Visible-Infrared Person
导读 行人重识别（Person ReID）在安全部署领域有着广泛应用，当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能，而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景（雨天、雾天等）下的鲁棒性。...贡献 本文是SUSTech VIP Group（南方科技大学 视觉智能与感知课题组）针对图像损坏场景下的行人重识别的研究。...相反的是，本文发现，在行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在着一定的关联。...实验结果表明，行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在强线性正相关（图左皮尔森相关系数ρ=0.97）。 5....结论 本文提出了一个全新的ReID任务场景，图片损坏场景下的行人重识别。
作者 | 庄伟铭 编辑 | 陈大鑫 行人重识别的训练需要收集大量的人体数据到一个中心服务器上，这些数据包含了个人敏感信息，因此会造成隐私泄露问题。...联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法，可以应用到行人重识别上，以解决这个问题。 但是在现实场景中，将联邦学习应用到行人重识别上因为数据异构性，会导致精度下降和收敛的问题。...本文介绍一篇来自 ACMMM20 Oral 的论文，这篇论文主要通过构建一个 benchmark，并基于 benchmark 结果的深入分析，提出两个优化方法，提升现实场景下联邦学习在行人重识别上碰到的数据异构性问题...2 Benchmark结果 通过 Benchmark 的实验，论文里描述了不少联邦学习和行人重识别结合的洞见。这边着重提出两点因数据异构性导致的问题。 1....4 总结 针对数据隐私问题，这篇论文将联邦学习应用到行人重识别，并做了深入的研究分析。
关键词：行人重识别 数据集 前沿技术 在茫茫人海中，你能不能一眼就找到想找的那个人？ 如今，这个任务对于计算机来说，可能是小菜一碟了。而这得益于近年行人重识别技术的飞速发展。...行人重识别被称为人脸识别之后的「杀手级应用」 行人重识别已经成为人脸识别之后，计算机视觉领域的一个重点研究方向。...行人重识别用在哪儿？ 首先，上文中已提到，行人重识别是人脸识别技术的一个重要补充。 人脸识别的前提是：清晰的正脸照。但在图像只有背面、或其它看不到人脸的角度时，人脸识别便失效了。...这时候，行人重识别便可通过姿态、衣着等特征，继续追踪目标人物。 目前，行人重识别技术在安防领域、自动驾驶等领域都有着广泛的应用。...； 行人检索 其中，数据收集作为第一步，是整个行人重识别研究的基础。
作者 | 叶茫 武汉大学 编辑 | CV君 报道 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml） 摘要：行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID），是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的...，从视频数据中，通过人工方式或者行人检测或跟踪方式将行人从图中裁切出来，图像中行人将会占据大部分面积； 训练数据标注，包含相机标签和行人标签等其他信息； 重识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），...构建行人重识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集，2）行人框生成，3）训练数据标注；4）重识别模型训练，5）行人检索 全文的综述和展望都是围绕这五个步骤来展开和讨论的。...Closed-world 概括为大家常见的标注完整的有监督的行人重识别方法，Open-world 概括为多模态数据，端到端的行人检索，无监督或半监督学习，噪声标注和一些 Open-set 的其他场景。...，解决实际场景中查询行人图像缺失等问题； 可见光到红外 Re-ID：旨在跨模态匹配白天的可见光图像到夜晚的红外行人图像，也有一些方法直接解决低照度的重识别任务； 跨分辨率 Re-ID：不同高低分辨率行人图像匹配
但已有的行人重识别(person re-ID)工作往往只关注 2D 空间中的图像匹配，忽略了3D的人体先验信息。...在本篇文章中，我们做了一个微小的尝试，即在三维空间中通过生成的点云数据 来执行人体的匹配。...How （怎么学）: 首先，我们没有3D点云数据。故本文采用2D图像建模， 将2D图像映射到3维模型上。具体来说，我们先估计了三维的pose，然后与2D RGB信息做匹配。...最后和传统CNN一样，我们映射到一个512维的特征，做行人的身份loss L_{id}. 4....（1）不得不说，做实验的时候，我们也遇到了数据上的限制，很多数据集比如Market-1501，已经把图像都resize好了 到 128x64，会丢失行人的身高 胖瘦等信息，所以导致我们的模型不能用上更多行人身高的信息
在竞争越来越激烈的情况下，本次ECCV 腾讯优图实验室共入选8篇论文，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别、人体姿态估计、动作识别、物体检测等热门及前沿领域，再次展示了腾讯在计算机视觉领域的科研及创新实力...02 请别来打扰我：在其他行人干扰下的行人重识别 Do Not Disturb Me： Person Re-identification Under the Interference of Other...Pedestrians 传统的行人重识别假设裁剪的图像只包含单人。...然而，在拥挤的场景中，现成的检测器可能会生成多人的边界框，并且其中背景行人占很大比例，或者存在人体遮挡。从这些带有行人干扰的图像中提取的特征可能包含干扰信息，这将导致错误的检索结果。...此外，我们提出了反向注意模块和多人分离损失函数促进了注意力模块来抑制其他行人的干扰。我们的方法在两个新的行人干扰数据集上进行了评估，结果表明，该方法与现有的Re-ID方法相比具有更好的性能。 ?
作者在行人重识别这个任务上探索了 利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像，将其与行人重识别模型融合，同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。...若使用这些低质量的行人生成图像来训练行人重识别模型，会引入与原始数据集之间的差异（bias）。...给定N张图像，我们首先生成了NxN的训练图像，用这些图像来训练行人重识别模型。...(下图第一行和第一列为真实图像输入，其余都为生成图像) 训练中存在一个循环： 生成图像喂给行人重识别模型来学习好的行人特征，而行人重识别模型提取出来的特征也会再喂给生成模型来提升生成图像的质量。...同时，他还为社区贡献了行人重识别问题的基准代码，在Github上star超过了1000次，被广泛采用。
下载MGN-pytorch：https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch
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