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ACM MM 论文 | 用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络

小叽导读: 行人重识别是指给定一个摄像头下某个行人的图片,在其他摄像头对应的图片中准确地找到同一个人。行人重识别技术有十分重要的科研和实际应用价值,近来广泛应用到交通、安防等领域,对于创建平安城市、智慧城市具有重要的意义。可能有人会说“人脸技术”的应用已经很成熟了,然而在复杂的实际场景中,由于低分辨率、遮挡、不同角度等各种原因,“人脸”很难看清。因此,利用人的全身信息来做检索就变得非常有必要。本篇论文收录于ACM MM 2017(多媒体领域世界顶级会议),提出了全新的基于 CNN 的行人重识别方法,接下来,我们一起进行深入思考。 作者:申晨、金仲明、赵一儒、付志航、蒋荣欣、陈耀武、华先胜 摘要 行人重识别(person re-ID)的目的是识别多个摄像头视角中的相关行人,这项任务在计算机视觉社区中已经得到了越来越多的关注。我们在本论文中

如何提高深度学习模型的可解释性?极致的数据透出与多维可视化实战详解

小叽导读:深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响,与此同时却无法很清晰地解释神经网络的来龙去脉。迄今为止,深度学习不够透明,神经网络整体看来仍然是一个黑箱。因此,人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程,从而达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉,良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度网络,并进行有效的优化和调节。 一. 背景 (图片引自 2018 AI predictions:8 insights to shape business strategy) 尽管业界对于图像和NLP领域,在可视化和可解释性等方向上已经取得了一些进展,但对于计算广告领域,目前还是空白,可以借鉴的平台或工具很少。而可视化的前提,是需要先对训练模型进行相关数据透出,从而进行可视化分析评估,最终使得神经网络从黑盒向白盒过渡,在

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