哈尔滨工业大学(/香港理工大学)的作者Faqiang Wang等采用pairwise comparison and triplet comparison联合学习特征,并在CUHK03,CUHK03,VIPeR上进行实验。

网络结构:

文章分析了SIR(single image representation) 是CIR(cross image representation)的特殊形式。(欧式距离,马氏距离,联合贝叶斯,LDFA)

论文阅读:Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person Re-identification相关推荐

  1. 【论文阅读】Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional ... [将交通作为图像学习: 用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络](1)

    [论文阅读]Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation ...

  2. 【论文阅读】Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional ... [将交通作为图像学习: 用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络](2)

    [论文阅读]Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation ...

  3. 【论文阅读】Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

    [论文阅读]Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks 这是一篇15年ICCV的论文,本篇论文提出的C3D卷积网络是 ...

  4. 【论文阅读】Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks

    [论文阅读]Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks 虽然这是一篇17年ICCV的论文,但是这篇 ...

  5. 【论文阅读】Learning Semantically Enhanced Feature for Fine-Grained Image Classification

    [论文阅读] Learning Semantically Enhanced Feature for Fine-Grained Image Classification 摘要 具体实现 语义分组模块 特 ...

  6. 论文阅读|struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity

    论文阅读|struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity 文章目录 论文阅读|struc2vec: Learning ...

  7. 论文阅读——Multi-Task Learning Framework for Extracting Emoton Cause Span and Entailment in Conversations

    文章目录 摘要 引言 相关工作 RECCON任务 模型 任务1:Causal Span Extraction 任务2:Causal Emotion Entailment E2E Cause Span ...

  8. 【论文阅读】Learning Effective Road Network Representation with Hierarchical Graph Neural Networks

    目录 简介 论文简介 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 RELATED WORK 3 PRELIMINARIES 4 MODEL 4.1 Contextual Embedding f ...

  9. 论文阅读 - Joint Beat and Downbeat Tracking with Recurrent Neural Networks

    文章目录 1 概述 2 信号预处理 3 分类神经网络 4 动态贝叶斯网络(HMM) 4.1 原始的bar pointer model 4.2 原始的bar pointer model的缺点 4.3 改 ...

  10. 视频分类论文阅读笔记——Learning Spatiotemporal Features With 3D Convolutional Networks

    论文:Learning Spatiotemporal Features With 3D Convolutional Networks 作者:FaceBook AI研究院 来源:ICCV2015 代码: ...

最新文章

  1. SAP手工传输TP使用方法
  2. did双重差分法_Stata中双重差分操流程及代码
  3. asp.net core 集成 prometheus
  4. 苹果手机提醒事项怎么设置农历生日提醒?
  5. oracle 行数大于一时,oracle – PL / SQL ORA-01422:精确的提取返回超过请求的行数
  6. X Window 用户指南
  7. 2019安徽省程序设计竞赛 D自驾游 题解
  8. CSS3画三角形、菱形、平行四边形
  9. shell脚本 追加_Linux添加shell(.sh)脚本并添加定时任务
  10. mac c语言运行程序,Mac运行C语言
  11. Android 本地图片相册选择
  12. 大神都在用的Word文档技巧,你们快来学
  13. mysql系列之十一许可更新及对象搜索
  14. 用计算机弹很多的歌,抖音用计算器弹奏音乐曲谱大全 极乐净土、体面和成都等歌曲...
  15. unity3d 禁用脚本
  16. 搭建zerotier moon
  17. Flutter网络请求库DIO入门文档,实战案例
  18. LeTex 常用操作
  19. yolov5调用ip摄像头时出现的问题
  20. Python聊天工具

热门文章

  1. Php数组面包屑导航,PHP 导航提示(面包屑型轨迹)
  2. java创建oracle序列_java学习:Hibernate学习-用oracle sequence序列生成ID的配置示例
  3. json mysql 字段 默认值_MySQL中的JSON类型
  4. vivo手机解锁_关于手机“解锁”的话题,vivo屏幕指纹技术很有话语权
  5. ajax发送post请求_按键精灵安卓版发送post和get请求
  6. vue-cli安装笔记
  7. iOS经典面试题总结--内存管理
  8. XSLT 与 Java集成常见技术关键点
  9. 此三层非彼三层——MVCamp;UBD
  10. Swift - 30 - 可变参数