基于形状中心的可见 - 红外人员再识别表示学习

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内容提要

该文介绍了一种以形状为中心的表示学习框架,通过形状特征传播、红外形状补偿和外观特征增强等方法来解决可见-红外人物重新识别方法中的挑战,取得了显著的结果。

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关键要点

  • 提出了一种以形状为中心的表示学习框架 (ScRL)
  • 该框架集中于学习与形状相关的形状特征和外观特征
  • 通过形状特征传播、红外形状补偿和外观特征增强等方法解决挑战
  • 在可见-红外人物重新识别中取得了显著的结果
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