基于超图的人物视频重新识别技术研究

需积分: 10 1 下载量 80 浏览量 更新于2024-12-13 收藏 151KB ZIP 举报
资源摘要信息:"hypergraph_reid:视频人物重新识别" 知识点一:视频人物重新识别(Video-Based Person Re-Identification) 视频人物重新识别是计算机视觉领域的一个研究方向,它关注于在视频监控场景中,从不同的摄像头视角重新识别同一个人物。这一任务的难点在于不同摄像头捕捉到的人物图像存在视角、光照、姿态和遮挡等变化,增加了识别的复杂性。因此,它要求算法能够在跨摄像头、跨时间的人群中准确地将同一个人物匹配起来。 知识点二:多粒度超图学习(Learning Multi-Granular Hypergraphs) 在视频人物重新识别的研究中,"Learning Multi-Granular Hypergraphs"是一种先进的技术。它通过构建超图来表示数据,超图是一种能够表示元素间高阶关系的图结构。在这种结构中,节点可以代表视频帧中的个体,而超边可以连接相关联的多个个体。多粒度的概念意味着超图可以根据不同的抽象层级来建模数据,这样既能够捕获局部特征,又能够理解全局结构。这种方法特别适合处理视频数据中的复杂关系。 知识点三:引用格式说明 在学术研究中,正确引用他人的工作是非常重要的。给定的描述中提供了参考文献的引用格式,这是遵循学术诚信和规范的体现。具体来说,该引用的格式为: @inproceedings{DBLP:conf/cvpr/YanQC0ZT020, author = {Yichao Yan and Jie Qin and Jiaxin Chen and Li Liu and Fan Zhu and Ying Tai and Ling Shao}, title = {Learning Multi-Granular Hypergraphs for Video-Based Person Re-Identification}, year = {2020} } 这表明,引用自2020年的某个计算机视觉与模式识别会议(CVPR)的论文,作者包括Yichao Yan、Jie Qin、Jiaxin Chen、Li Liu、Fan Zhu、Ying Tai和Ling Shao。 知识点四:Python编程语言 该实现项目使用的是Python编程语言。Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法、强大的库支持以及广泛的应用领域而受到开发者的青睐。在人工智能和机器学习领域,Python拥有大量的数据处理和算法库,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等,这使得它成为进行算法开发和数据科学研究的理想选择。通过Python,开发者可以更加高效地实现复杂的算法,并能够快速地验证和部署研究成果。 知识点五:项目名称“hypergraph_reid-master” 项目的名称“hypergraph_reid-master”直接指出了其核心内容:使用多粒度超图技术进行视频人物重新识别。项目名称中的“master”通常表示这是项目的主分支或主版本,表明这是一个稳定或可用于进一步开发的基础代码。在项目管理中,主分支往往是代码的主要开发线,其他分支可能会从中分出以进行特定功能的开发或测试,但最终会合并回主分支。 以上这些知识点构成了对给定文件标题、描述、标签和文件名称列表的详细解释。视频人物重新识别利用了多粒度超图学习技术,而Python则是实现该技术的编程工具,相关的学术成果应得到适当的引用。

class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global

2023-05-24 上传