机构名称：
¥ 1.0
近年来，仿制药的重新识别已取得了显着改善，但这些方法的设计是在人们可以使用的整个身体的假设下设计的。当由现实世界应用中的各种障碍物引起的遮挡时，这种假设会带来明显的表现降解。为了解决这个问题，已经出现了数据驱动的策略，以增强模型的遮挡性稳健性。在随机擦除范式之后，这些策略通常采用随机生成的噪声来取代随机选择的图像恢复以模拟障碍物。但是，随机策略对位置和内容不敏感，这意味着它们不能在应用程序方案中模仿现实世界的遮挡案例。为了克服此限制并充分利用数据集中的真实场景信息，本文提出了一种更直观，更有效的数据驱动策略，称为显着性贴片传输（SPT）。与视觉变压器结合使用，SPT使用显着贴片选择了人员实例和背景障碍。通过将人实例转移到不同的背景障碍物中，SPT可以轻松生成光真实的遮挡样品。此外，我们提出了一个与联合（OIOU）进行遮挡意识到的交叉点，以筛选面罩，以过滤更合适的组合和类临时策略，以实现更稳定的处理。对封闭和整体人士重新识别基准进行的广泛的实验评估表明，SPT在遮挡的REID上提供了基于VIT的REID算法的显着性能增长。
通过显着引导的贴片转移的遮挡人重新识别
主要关键词
相关文件推荐
