天天看点

ReID简记-3-3D PersonVLAD: Learning Deep Global Representations for Video-based Person Re-id

创新点

1.基于视频的行人ReID方法:3D Person VLAD aggregation

2.阐述了时空注意力的优势和VLAD aggregation 的重要性

总结

网络结构如图所示,输入时确定长度的视频。

ReID简记-3-3D PersonVLAD: Learning Deep Global Representations for Video-based Person Re-id

最主要的是接下来的部分。

3D身体校准网络如下:

ReID简记-3-3D PersonVLAD: Learning Deep Global Representations for Video-based Person Re-id

此部分包含B个分支,每个分支估计一个注意力图。通过这个注意力图,可以平衡3D卷积特征。B个分支的输入都是相同的。每个分支检测一个有分辨性的区域并提取特征。B由交叉验证和先验得到。

之后的部分就是数学问题了,没有细看。

先学习一下3D卷积吧。

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