近期99bt工厂怎么下载，信息学院王菡子素质团队在跨模态行东说念主重识范围取得紧要发达，有关后果以“Adaptive Middle Modality Alignment Learning for Visible-Infrared Person Re-identification”为题发表在CCF A类、海外顶级期刊International Journal of Computer Vision（IJCV）（DOI:10.1007/s11263-024-02276-4）。
探花眼镜妹在行东说念主重识别范围中，跨模态行东说念主重识别占据着要津地位。相较于已被潜入磋议的传统行东说念主重识别任务而言，跨模态行东说念主重识别任务因可见光图像和近红外图像之间模态各异显赫而更具难度。这种模态各异源于图像类型分属不同光谱，进而甚而照明、纹理和感情等视觉特征存在骨子区别，给跨模态匹配与识别职责带来了结巴。
本文聚焦于图像层面的跨模态行东说念主重识别数据增强措施扣问99bt工厂怎么下载，残酷了一种基于自顺应模态增强的措施。该措施不错通过自顺应中间模态增强学习的战略，差异从图像层面和特征层面灵验地减少跨模态图像之间的模态各异。如图1所示，该措施主要包括以下三个组件：领先，该论文残酷了一个自顺应中间模态生成器模块，它不错灵验地将跨模态图像投影到扶持的中间模态图像空间中，自顺应地生成中间模态图像，以此从图像层面减少跨模态图像之间的模态各异。其次，该论文残酷了一种自顺应分散对王人死亡，旨在促使跨模态特征的分散与中间模态特征的分散自顺应地对王人。通过这种款式，所提措施大约灵验地均衡不同模态特征之间的分散各异，进一步擢升跨模态行东说念主重识别的性能。此外，该论文还残酷了一个中心指示的千般化特征学习死亡，它不错灵验地从不同的模态中学习丰富的跨模态学问，同期减少跨模态数据之间的模态各异。本文在具有挑战性的三个跨模态行东说念主重识别数据集上进行了无数的本质。本质放胆标明，与现存的跨模态行东说念主重识别措施比较，所残酷的措施大约得到较好的识别性能（在SYSU-MM01数据集上不错得到77.8%的Rank-1识别精度和74.8%的mAP识别精度）。
图1所残酷的措施进程图
IJCV近五年影响因子为14.5。该论文由张玉康博士在王菡子素质、严严素质、卢杨憨厚共同带领下完成。该扣问职责得到了国度科技改变2030“新一代东说念主工智能”紧要技俩（2022ZD0160402）、国度当然科学基金合股基金重心复旧技俩和面上技俩（U21A20514，62372388，62376233）等的复旧。
论文辘集：https://doi.org/10.1007/s11263-024-02276-499bt工厂怎么下载