基于语义分割的行人重识别研究现状

目前，基于语义分割的行人重识别研究已经取得了一定的进展。研究者们通过将语义分割技术应用于行人图像中，能够更好地提取行人的特征信息，从而提高行人重识别的准确率和鲁棒性。同时，还有一些研究者将深度学习技术与语义分割技术相结合，提出了一些新的行人重识别方法，取得了较好的效果。

相关问题

基于transformer的行人重识别研究现状

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是在不同的监控摄像头中准确地识别和匹配行人。基于Transformer的行人重识别研究还相对较少，目前主要集中在基于深度学习的方法上。

传统的行人重识别方法主要基于手工设计的特征提取器，例如局部特征描述符（如LBP、HOG）和全局特征描述符（如颜色直方图、SIFT）。然而，这些方法通常受限于特征表达的能力和泛化性能。

近年来，深度学习方法在行人重识别领域取得了显著的进展。其中，基于卷积神经网络（CNN）的方法被广泛应用。然而，CNN在处理行人图像时可能会受到变形、遮挡和尺度变化等问题的影响。

基于Transformer的行人重识别方法尝试利用Transformer的自注意力机制来处理行人图像序列。一种常见的做法是将行人图像序列转换为语义向量序列，然后使用Transformer模型进行特征提取和匹配。

目前，基于Transformer的行人重识别方法还处于探索阶段，研究者们正在探索如何充分利用Transformer的自注意力机制来捕捉行人图像序列中的重要信息。一些研究工作还尝试引入多尺度注意力机制和局部特征建模来提高行人重识别的性能。

总体而言，基于Transformer的行人重识别研究目前仍处于初级阶段，还需要更多的探索和改进来提高性能和鲁棒性。

RGBD语义分割国内外研究现状

RGBD语义分割是指在RGBD图像中对每个像素进行分类，以实现对场景的语义理解。以下是RGBD语义分割的国内外研究现状：

1. 基于深度学习的RGBD语义分割方法已经成为当前的主流方法。其中，一些基于卷积神经网络（CNN）的方法已经在各种RGBD数据集上取得了很好的效果。例如，FCN、DeepLab、PSPNet等。

2. 除了基于CNN的方法外，还有一些基于图像分割的方法，如基于超像素的方法、基于图割的方法等。这些方法通常需要手动选择超像素或者手动调整参数，但是在一些特定场景下，这些方法仍然具有一定的优势。

3. 在RGBD语义分割中，深度信息的质量对分割结果有很大的影响。因此，一些研究者提出了一些方法来提高深度信息的质量，如基于多视角的方法、基于传感器自标定的方法等。

4. 目前，RGBD语义分割已经应用于许多领域，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等。在这些领域中，RGBD语义分割可以帮助机器人或者车辆更好地理解周围环境，从而更好地完成任务。