A Mask-Pooling Model With Local-Level Triplet Loss for Person Re-Identification
Person Re-Identification (ReID) is an important yet challenging task in computer vision. Background clutter is one of the greatest challenges to overcome. In this paper, we propose a Mask-pooling model with local-level triplet loss (MPM-LTL) to tackle this problem and improve person ReID performance...
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| Principais autores: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
IEEE
2020-01-01
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| coleção: | IEEE Access |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9149590/ |
| Tags: |
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