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Granularity Discriminative Loss
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新的MDCRNet架构改进了可见光-红外图像行人重识别
研究人员开发了一种名为MDCRNet的新网络架构，以应对可见光-红外图像行人重识别中的挑战。该多尺度分解卷积细化网络（Multi-scale Decomposed Convolution Refinement Network）旨在通过引入具有注意力机制和多尺度空间感知的分层学习模块（Hierarchical Learning Module）来改进跨模态特征学习和判别性度量学习。该网络还利用了联合判别性损失（Joint Discrimi…
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新的MDCRNet改进了可见光-红外图像行人重识别
研究人员开发了MDCRNet，一种旨在改进可见光-红外图像行人重识别（VI-ReID）的新型网络。该方法通过采用具有注意力机制和多尺度空间感知的分层学习模块来解决跨模态差异和有限判别能力等挑战。此外，还使用了包括粒度判别损失在内的联合判别度量损失来增强特征学习和可分性。在SYSU-MM01和RegDB数据集上的实验表明，MDCRNet取得了最先进的结果。