本调查论文全面概述了行人重识别(ReID)技术,超越了传统的单模态RGB图像,探索了跨模态和多模态方法。它详细介绍了可见光-红外(VI-ReID)、文本-图像(TI-ReID)、基于草图(Sketch-ReID)和非视线(NLOS)ReID的进展,讨论了融合不同传感器数据如何增强系统的鲁棒性。该论文还提出了一个基于Transformer的VI-ReID框架,并概述了未来的研究方向。 AI
影响 本次调查提供了多模态行人重识别的整合视图,可能指导监控和计算机视觉系统未来的研究和开发。
排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的调查论文,详细介绍了特定计算机视觉研究领域的进展。
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Non-line-of-sight propagation
- Person Re-ldentification
- RGB color model
- ScienceCast
- Sketch-ReID
- TI-ReID
- Transformer++
- VI-ReID
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