基於transformer的reid

transformer在自然语言处理任务中取得了显著的成果，但在视觉任务中的应用较少。最近，有一些基于transformer的行人重识别(reid)方法被提出。

传统的行人重识别方法通常是在卷积神经网络(CNN)的特征提取器和分类器之间使用降维算法(如PCA或LDA)来构建特征向量，并将它们输入到分类器中。这种方法的局限是在处理变长序列的输入时存在困难：因为对于不同行人，可能需要提取不同数量的图像帧。

基于transformer的reid方法通过建立一个序列到序列的模型来处理变长序列的输入。这些方法通常采用自注意力机制(self-attention mechanism)，这意味着模型可以自动地学习输入序列中每个元素之间的关系，并将其编码为一个固定长度的向量。这个向量可以在之后的分类器中使用。

其中一种基于transformer的reid方法是MGN (Multi-Granularity Network)，它使用了多个并行的transformer模块，以提取多个不同尺度的特征。这些特征随后被连接并输入到分类器中。

另一个基于transformer的reid方法是DG-Net (Disentangled Graph Convolutional Network)，它使用transformer作为局部区域的特征提取器，并利用图卷积网络对这些特征进行汇聚和整合。

总体而言，基于transformer的reid方法为处理变长序列的输入提供了一个新的解决方案，并可望在行人重识别等视觉任务中取得更好的表现。

相关问题

transformer REID

Transformer REID是指在人物重识别（Person Re-Identification，简称ReID）领域中使用Transformer模型进行特征提取和匹配的方法。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了巨大成功，近年来也被应用于计算机视觉任务中，包括人物重识别。

在Transformer REID中，通过将图像输入Transformer模型，将图像的特征嵌入到一个高维向量空间中。这个向量表示了图像中的人物特征，例如外貌、姿态等。通过计算不同图像之间的向量距离，可以进行人物的匹配和检索。

Transformer REID的优势在于能够捕捉到图像中的全局关系和上下文信息，从而提高人物重识别的准确性和鲁棒性。通过利用Transformer模型的自注意力机制，可以有效地建模图像中的长距离依赖关系，并且能够自适应地学习不同特征之间的关联。

参考文献：
TransReID
Transformer在ReID领域的第一次全面探索！为更好的利用ReID的数据特性与Transformer的信息嵌入特征，本文提出了两种模块改进SIE与JPM，将ReID的提升到了新的高度。
后台回复：Transformer综述，即可下载两个最新的视觉Transformer综述PDF，肝起来！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer再下一城！ReID各项任务全面领先，阿里&浙大提出TransReID](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/113787801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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基于Transformer

基于Transformer的目标检测算法在计算机视觉领域中具有很高的研究价值和应用前景。通过引入Transformer的强大建模能力和并行计算能力，这些算法能够对目标进行更准确的检测和识别。

其中，ViT（Vision Transformer）是将Transformer应用在视觉领域的先驱。相比传统的卷积神经网络（CNN），Transformer具有更大的感受野、更灵活的权重设置方式以及对特征的全局建模能力，因此基于Transformer的骨干网络有潜力为下游任务提供更高质量的特征输入。

另外，Transformer算法在目标检测中的应用也得到了广泛的研究。通过对多种目标检测数据集及其应用场景的概述，从特征学习、目标估计、标签匹配策略和算法应用等方面归纳总结了基于Transformer的目标检测算法。与传统的卷积神经网络相比，Transformer在目标检测任务中的优点主要体现在可以进行更好的特征建模和更灵活的注意力计算。此外，还提出了Transformer目标检测模型的一般性框架，并对Transformer在目标检测领域中的发展趋势进行了展望。

为了降低Transformer模型的计算量，还提出了一些方法。一种方法是通过约束注意力机制的关注范围和输入下采样来缩短注意力层的输入序列，从而降低计算量。例如，Swin Transformer模型引入了滑动窗口和层次化特征，限制了注意力计算在窗口内进行，同时利用多尺度特征处理技术来进行密集预测。相较于ViT，Swin Transformer计算量大幅降低，并可作为通用的视觉骨干网络。另外，基于Transformer的无卷积主干网络PVT通过渐进式衰减金字塔结构和空间缩减注意力机制来降低输入序列的长度，减少模型的计算量。

综上所述，基于Transformer的目标检测算法在计算机视觉领域有着很大的研究潜力和应用价值。这些算法通过引入Transformer的建模能力和并行计算能力，能够提高目标检测的准确性和效率。同时，通过探索降低计算量的方法，这些算法也为实际应用提供了更好的可行性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Transformer】基于Transformer的目标检测算法综述](https://blog.csdn.net/qq_45746168/article/details/129313433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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