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Personre-identification(ReID)hasachievedsignificantimprovementunderthesingle-domainsetting.However,directlyexploitingamodeltonewdomainsisalwaysfacedwithhugeperformancedrop,andadaptingthemodeltonewdomainswithouttarget-domainidentitylabelsisstillchallenging.Inthispaper,weaddresscross-domainReIDandmakecontributionsforbothmodel…
编者按：前几天就看到这篇论文EANet，非常非常棒，有幸征得原作者同意授权“我爱计算机视觉”转载，感谢各位大佬的优秀工作~最重要的是大家一定要收藏本文，还要去Github上给大佬加星！
EaNetstructure作者给出该文最大的两个创新点分别为：(1)设计了LKPP模块；(2)提出了EALoss。分别用于解决特征提取问题以及遥感影像语义分割时边缘提取不清晰的问题。(其实从网络结构本身来看依然是一个相对传统的编码-结构)。
这个EANet[1]是题眼，但文章全程在讲PAP和PS，里面就没出现过EANet。。。这个EANet意义何在？PAP想法很好，但是需要通过额外训练poseestimationmodel来找关键点，这个过程还不是端到端的，训练过程就很复杂，太麻烦，额外增加训练时间。
新注意力机制：External-Attention！基于两个外部的、小的、可学习的和共享的存储器，只用两个级联的线性层和归一化层就可以取代了现有架构中的“Self-attention”，揭示了线性层和注意力机制之间的关系！在…
这篇文章主要contribution有以下两点：.1，提出了一个新的更大的数据集，更为细致：考虑到了视角，光照等更为细致的因素，具体参数可以直接看文章.2，多个数据集间的差异，即domain-gap，通过GAN来生成和模仿，类似文章：CameraStyleAdaptationforPersonRe...
这是最近公开的CVPR2021主会议论文中一篇MOT方向的论文，将位置预测和特征提取两个任务协同工作，从而有效改善了遮挡等问题。.简介目前的多目标方法主要关注于两个方向来改进性能，一是基于信息从之前帧预测当前帧中的位置，二是.浙江大学...
SL解读.最近看到汐梦聆海关于SL这个工作的阅读分享，发现自己工作中也有含噪声标签分类的问题（甚至有些场景标签干脆就是置信度不高的伪标签）。.其实由于数据量大和标注成本受限，工业界的数据集常常会出现噪声标签，模型对这类标签的拟合会导致...
BorderDetCSTrack解读DLA论文解读EfficientDet解读R-CNN系列解读R-CNN解读FastR-CNN解读FasterR-CNN解读SparseR-CNN解读LambdaNetworksSENetSKNetTPAGT解读anchor-free目标检测DynamicReLUMatplotlib动态图人脸表情识别FairMOT摄像头实时多目标Plotly教程yolov5自定义数据集训练DCN解读RepPoints解读视觉注意力机制...
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