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A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification
RGB红外(IR)跨模态人员重新识别(re-ID)旨在搜索RGB图库中的IR图,而由于IR和RGB模态之间的巨大差异,这是一项具有挑战性的任务。现有方法通常通过对齐跨模态的特征分布或图像样式来解决该挑战,但这种方法在很大程度上忽略了同一模态的图库样本之间非常有用的相似性(即,模态内样本相似性)。
本文提出了一种新颖的相似性推断度量(SIM),该度量利用模态内样本相似性来规避针对最佳跨模态图像匹配的跨模态差异。SIM通过连续相似图推理和相互最近邻推理来工作,即从两个不同的角度利用模态内样本相似性来挖掘交叉模态样本相似性。
在两个交叉模态re-ID数据集(SYSU-MM01和RegDB)上进行的大量实验表明,与最新技术相比,SIM可以显着提高准确性,且只需很少的额外训练。
论文链接:https://t.cn/A6Gvao7l
A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification
RGB红外(IR)跨模态人员重新识别(re-ID)旨在搜索RGB图库中的IR图,而由于IR和RGB模态之间的巨大差异,这是一项具有挑战性的任务。现有方法通常通过对齐跨模态的特征分布或图像样式来解决该挑战,但这种方法在很大程度上忽略了同一模态的图库样本之间非常有用的相似性(即,模态内样本相似性)。
本文提出了一种新颖的相似性推断度量(SIM),该度量利用模态内样本相似性来规避针对最佳跨模态图像匹配的跨模态差异。SIM通过连续相似图推理和相互最近邻推理来工作,即从两个不同的角度利用模态内样本相似性来挖掘交叉模态样本相似性。
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#保研#
在微博说点不一样的吧
夏令营接到了中大浙大两个offer,浙大候补第一位,由于某些原因中大出了结果后便迅速敲定了中大。而且选到了最喜欢的导师,对于现在这个结果我已经非常非常满意了!
但人嘛,总是贪心的,忍不住想,如果我后续跟进一下,浙大希望也很大,在杭州我会度过怎样的两年呢?会不会人生道路大不一样?年轻是不是应该多去些地方经历一下?但也只限于想一下啦,相信一切都是最好的安排!
广州[爱你]SYSU[爱你]
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故事真的很长很长,折腾了大半年。我可真是可劲折腾自己了,像有受虐偏好一样,投了很多学校,一共面试了sjtu,sysu,xjtu,tju,seu,nju。也哭过很多次,恨自己不争气恨学校太刁钻,反反复复无数次自我怀疑和焦虑。优营只有tju,正当我下定决心去tju然后做好毕业后考公的打算时,9.29,峰回路转了,我接到了来自上海的电话,当时真的开心到爆炸不敢相信这是发生在我身上的事情!!!!然后在我一切都填好了的今天中午十二点时候又接到了中山电话,不过我已然要去魔都了
PS:控诉nju还收我80块预推免复试费!!
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