この論文では、長期の人物再識別に焦点を当てています。通常、人物再識別は衣服が変わらないことを前提としていますが、この制限を克服するために長期の人物再識別が提案されています。提案されたフレームワークは、グローバル、ローカルボディパーツ、およびヘッドストリームから構成されており、それぞれ異なる特徴をエンコードします。身体部位アノテーションが利用できない場合は疑似ラベルを生成し、それらを使用してトレーニングします。実験結果は提案手法が従来の最先端手法よりも優れていることを示しています。
Para outro idioma
do conteúdo fonte
arxiv.org
Principais Insights Extraídos De
by Duy Tran Tha... às arxiv.org 03-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.02892.pdfPerguntas Mais Profundas