跳到主要内容
研究论文

SSR网络:一种用于车辆再识别的空间结构关系网络

作者信息和声明
出版:2023年7月12日出版历史
跳过抽象节

摘要

车辆重新识别(re-ID)是指从不同摄像头拍摄的图像中识别同一车辆的任务。近年来,各种基于特征学习的方法只关注包括全局特征或局部特征的特征表示,以获得更精细的细节来识别高度相似的车辆。然而,此类方法很少考虑局部区域之间或全局与局部区域之间的空间几何结构关系。相比之下,在本研究中,我们提出了一种空间结构关系网络(SSR Net),该网络同时探索上述两种关系,通过对空间结构信息和全局上下文信息进行建模来学习更多的判别特征。在本文中,我们建议采用图卷积网络(GCN)来建模特征之间的空间结构关系。聚合了局部和全局特征的GCN模型对多个汽车图像变换具有更好的区分性和鲁棒性。为了提高我们提出的网络的性能,我们将分类损失与度量学习损失结合起来。与最近的工作相比,在公共VehicleID和VeRi-776数据集上进行的大量实验验证了我们方法的有效性。

参考文献

  1. [1]白燕娄一航高峰王世奇吴玉伟、和段玲玉.2018.用于车辆再识别的组敏感三元组嵌入.IEEE传输。Multim公司。 209(2018),2385——2399.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  2. [2]布鲁娜·琼扎伦巴·沃伊切赫斯拉姆·阿瑟、和乐村岩.2013.图上的谱网络和局部连通网络.arXiv预打印arXiv:1312.6203(2013).谷歌学者谷歌学者
  3. [3]陈浩拉加德克·贝诺特、和布雷蒙德·弗朗索瓦.2019.分割和合并:用于车辆重新识别的双分支神经网络。CVPR研讨会会议记录.184——192.谷歌学者谷歌学者
  4. [4]陈载宪刘志婷吴志伟、和钱绍义.2020.基于语义引导的部件注意网络的定位软件车辆再识别.英寸欧洲计算机视觉会议记录.施普林格,330——346.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  5. [5]朱瑞航孙一凡李亚东刘政张驰、和魏一晨.2019.使用viewpoint-aware度量学习进行车辆重新识别.英寸IEEE/CFF国际计算机视觉会议论文集.8282——8291.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  6. [6]楚晓杨伟欧阳万里马成尤伊尔·艾伦·L。、和王晓刚.2017.人体姿态估计的多控制注意.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.1831——1840.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  7. [7]Defferrard Michaöl公司布列森·泽维尔、和范德赫恩斯特·皮埃尔.2016.基于快速局部谱滤波的图上卷积神经网络.高级神经信息处理。系统。 29(2016),3844——3852.谷歌学者谷歌学者
  8. [8]邓佳董伟索歇·理查德李丽佳李凯、和李飞飞.2009.ImageNet:一个大规模的分层图像数据库.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录IEEE标准,248——255.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  9. [9]多索维茨基·阿列克西拜尔·卢卡斯科列斯尼科夫·亚历山大威森伯恩·德克翟晓华Unterthiner托马斯Dehghani Mostafa公司明德勒·马提亚斯海戈尔·格奥尔格盖利·西尔文,等.2020.一幅图像值16x16个单词:用于大规模图像识别的变形金刚.arXiv预印arXiv:2010.11929(2020).谷歌学者谷歌学者
  10. [10]Elsayed Gamaleldin F。科恩布利斯·西蒙、和Le Quoc V.公司。.2019.扫盲:提高视觉难注意模型的准确性.arXiv预打印arXiv:1908.07644(2019).谷歌学者谷歌学者
  11. [11]Gidaris Spyros公司科莫达基斯·尼科斯.2019.基于GNN去噪自编码器的分类权值生成.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录.21——30.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  12. [12]吉尔默·贾斯汀Schoenholz Samuel S。莱利·帕特里克·F·。Vinyals Oriol葡萄酒、和达尔·乔治·E。.2017.量子化学中的神经信息传递.英寸国际机器学习会议记录.PMLR,1263——1272.谷歌学者谷歌学者
  13. [13]郭海云赵朝阳刘志伟王金桥、和陆汉清.2018.用于车辆重新识别的学习粗到细结构特征嵌入.英寸AAAI人工智能会议记录.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  14. [14]郭海云朱宽唐明、和王金桥.2019.基于多粒度排序损失的车辆再识别二级注意网络.IEEE传输。图像处理。 289(2019),4328——4338.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  15. [15]哈德塞尔·雷亚乔普拉苏米特、和乐村岩.2006.通过学习不变映射降低维数.英寸IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录(CVPR'06)IEEE标准,1735——1742.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  16. [16]何冰李佳赵一凡、和田永红.2019.部分重新规定的近重复车辆重新识别.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.3997——4005.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  17. [17]何开明张祥宇任少清、和孙健.2016.用于图像识别的深度残差学习.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.770——778.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  18. [18]何延光董晨河、和魏莹.2019.车辆重新识别的外观和车牌特征组合.英寸IEEE图像处理国际会议(ICIP)会议记录IEEE标准,3108——3112.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  19. [19]亨纳夫·米凯尔布鲁娜·琼、和乐村岩.2015.图结构数据上的深度卷积网络.arXiv预打印arXiv:1506.05163(2015).谷歌学者谷歌学者
  20. [20]赫尔曼斯·亚历山大拜尔·卢卡斯、和雷比·巴斯蒂安.2017.为人身重新鉴定的三胞胎丢失辩护.arXiv预打印arXiv:1703.07737(2017).谷歌学者谷歌学者
  21. [21]侯金辉曾焕强朱建清侯俊辉陈静、和马开光.2019.用于车辆重新识别的深度四重外观学习.IEEE传输。维希克。Technol公司。 689(2019),8512——8522.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  22. [22]胡杰沈莉、和孙刚.2018.挤压和励磁网络.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.7132——7141.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  23. [23]Jaderberg Max公司西蒙尼安·凯伦齐瑟曼·安德鲁,等.2015.空间变压器网络.高级神经信息处理。系统。 28(2015).谷歌学者谷歌学者
  24. [24]季浩轩业王乐周三平唐伟郑南宁、和华岗.2021.无监督人员再识别的元配对关系提取.英寸IEEE/CFF国际计算机视觉会议论文集.3661——3670.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  25. [25]姜波王喜喜、和罗斌.2019.PH-GCN:基于部分层次图卷积网络的人识别.arXiv预打印arXiv:1907.08822(2019).谷歌学者谷歌学者
  26. [26]蒋娜徐跃周忠、和吴伟.2018.基于时空再分类的多属性驱动车辆再识别.英寸第25届IEEE图像处理国际会议(ICIP)会议记录IEEE标准,858——862.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  27. [27]金鑫兰翠玲曾文军、和陈志波.2020.基于图像的目标再识别中不确定性感知的多热点知识提取.英寸AAAI人工智能会议记录.11165——11172.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  28. [28]科拉姆沙希·皮拉赫库马尔·阿米特佩里·尼哈尔Rambhatla Sai Saketh公司陈俊成、和切拉帕·拉玛.2019.一种用于车辆再识别的自适应注意力双通道模型.英寸IEEE/CFF国际计算机视觉会议论文集.6132——6141.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  29. [29]科拉姆沙希·皮拉赫佩里·内哈尔陈俊成、和切拉帕·拉玛.2020.问题在于细节:车辆重新识别的自我监督关注.英寸欧洲计算机视觉会议记录.施普林格,369——386.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  30. [30]基普夫·托马斯·N。Welling Max公司.2016.图卷积网络半监督分类.arXiv预打印arXiv:1609.02907(2016).谷歌学者谷歌学者
  31. [31]库马·拉特内什韦尔·埃德温阿格达西·法尔津、和Sriram Parthasarathy公司.2019.车辆再识别:使用三重嵌入的有效基线.英寸国际神经网络联合会议论文集IEEE标准,1——9.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  32. [32]李亚光于罗斯沙哈比·赛勒斯、和刘燕.2017.扩散卷积递归神经网络:数据驱动的交通预测.arXiv预打印arXiv:1707.01926(2017).谷歌学者谷歌学者
  33. [33]廖胜才胡杨朱香玉、和李斯坦Z。.2015.基于局部最大发生表示和度量学习的人再识别.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.2197——2206.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  34. [34]林宗玉罗伊·乔杜里·阿鲁尼、和马吉苏布兰苏.2015.用于细粒度视觉识别的双线性CNN模型.英寸IEEE计算机视觉国际会议记录.1449——1457.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  35. [35]刘宏业田永红杨耀伟庞鲁、和黄铁军.2016.深度相对远程学习:说出相似车辆之间的差异.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.2167——2175.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  36. [36]刘新晨刘武马华东、和傅慧媛.2016.城市监控视频中的大型车辆再识别.英寸IEEE多媒体与博览会(ICME)国际会议记录IEEE标准,1——6.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  37. [37]刘新晨刘武梅涛、和马华东.2016.基于深度学习的城市监控车辆渐进式再识别方法.英寸欧洲计算机视觉会议记录.施普林格,869——884.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  38. [38]刘新晨刘武张萌陈景文高连丽阎成刚、和梅涛.2019.基于多尺度时空推理的视频社会关系识别.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.3566——3574.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  39. [39]刘新晨刘武郑金凯阎成刚、和梅涛.2020.超越部件:学习车辆重新识别的多视图跨部件关联.英寸第28届ACM国际多媒体会议记录.907——915.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  40. [40]刘晓斌张世良黄清明、和高文.2018.RAM:用于车辆重新识别的区域感知深度模型.英寸IEEE多媒体与博览会(ICME)国际会议记录IEEE标准,1——6.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  41. [41]刘晓斌张世良王晓宇洪日昌、和田琪.2019.基于分组有损全局区域特征学习的车辆再识别.IEEE传输。图像处理。 29(2019),2638——2652.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  42. [42]刘新晨马华东、和李双群.2019.PVSS:一种用于视频监控网络的渐进式车辆搜索系统.J.计算。科学。Technol公司。 34(2019),634——644.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  43. [43]刘泽林宇通曹跃胡汉魏一轩张正林·斯蒂芬、和郭白宁.2021.Swin transformer:使用移动窗口的分层视觉变换器.arXiv预打印arXiv:2103.14030(2021).谷歌学者谷歌学者
  44. [44]楼一航白燕刘军王世奇、和段玲玉.2019.VERI-Wild:一个大型数据集和野外车辆重新识别的新方法.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录.3235——3243.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  45. [45]娄一航白燕刘军王世奇、和段玲玉.2019.嵌入对抗性学习用于车辆重新识别.IEEE传输。图像处理。 288(2019),3794——3807.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  46. [46]洛·戴维·G。.2004.与比例不变关键点不同的图像特征.国际期刊计算。视觉。 602(2004),91——110.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  47. [47]宋贤Oh项羽杰格尔卡·斯特凡尼、和萨瓦雷斯·西尔维奥.2016.通过提升的结构化特征嵌入实现深度度量学习.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.4004——4012.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  48. [48]Park Jongchan公园吴桑贤(Woo Sanghyun)李俊英、和Kweon In So公司.2018.BAM:瓶颈关注模块.arXiv预打印arXiv:1807.06514(2018).谷歌学者谷歌学者
  49. [49]雷蒙·约瑟夫迪瓦拉·桑托什吉希克·罗斯、和法哈迪·阿里.2016.您只需看一次:统一的实时对象检测.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.779——788.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  50. [50]斯卡塞利·佛朗哥戈里·马尔科左亚忠哈根布奇纳·马库斯、和蒙法迪尼·加布里埃尔.2008.图形神经网络模型.IEEE传输。神经网络。 201(2008),61——80.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  51. [51]施罗夫·弗洛里安卡列尼琴科·德米特里、和菲尔宾·詹姆斯.2015.FaceNet:用于人脸识别和聚类的统一嵌入.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.815——823.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  52. [52]沙尔马·希哈尔基洛斯·瑞恩、和萨拉赫丁诺夫·鲁斯兰.2015.使用视觉注意进行动作识别.arXiv预打印arXiv:1511.04119(2015).谷歌学者谷歌学者
  53. [53]肖-彼得乌兹科雷特·雅各布、和瓦斯瓦尼·阿什.2018.相对位置表示的自我注意.arXiv预打印arXiv:1803.02155(2018).谷歌学者谷歌学者
  54. [54]沈延涛小童李洪生易帅、和王晓刚.2017.基于可视化时空路径建议的车辆重识别深度神经网络学习.英寸IEEE计算机视觉国际会议记录.1900——1909.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  55. [55]孙一凡程长茂张玉涵张驰郑亮王忠道、和魏一晨.2020.圆损失:一个统一的配对相似性优化视角.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录.6398——6407.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  56. [56]孙一凡郑亮杨毅田琪、和王胜金.2018.超越部件模型:使用改进的部件池(和强大的卷积基线)进行人员检索.英寸欧洲计算机视觉会议记录.480——496.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  57. [57]唐正Naphade Milind公司伯奇菲尔德·斯坦特伦布雷·乔纳森霍奇·威廉库马尔·拉特内什王朔、和杨晓东.2019.PAMTRI:使用高度随机合成数据进行车辆重新识别的姿态感知多任务学习.英寸IEEE/CFF国际计算机视觉会议论文集.211——220.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  58. [58]魏杰尔·乔斯特·范德施密德·科迪利亚韦比克·雅各布、和拉鲁斯·黛安.2009.学习真实应用程序的颜色名称.IEEE传输。图像处理。 187(2009),1512——1523.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  59. [59]瓦斯瓦尼·阿什沙泽尔·诺姆帕玛·尼基乌兹科雷特·雅各布琼斯利昂戈麦斯·艾丹(Gomez Aidan N.)。凯撒乌卡斯、和Polosukhin伊利亚.2017.注意力就是你所需要的.英寸神经信息处理系统进展会议记录.5998——6008.谷歌学者谷歌学者
  60. [60]王菲姜梦清钱晨杨硕李成张洪刚王晓刚、和唐晓鸥.2017.用于图像分类的剩余注意网络.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.3156——3164.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  61. [61]王小龙叶玉飞、和古普塔·阿比纳夫.2018.基于语义嵌入和知识图的零炮识别.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.6857——6866.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  62. [62]王悦孙永斌刘子伟Sarma Sanjay E。布朗斯坦·迈克尔·M。、和所罗门·贾斯汀·M·。.2019.用于点云学习的动态图形CNN.ACM事务处理。图表。 385(2019),1——12.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  63. [63]王忠道唐鲁明刘锡辉姚竹良易帅邵静严俊杰王胜金李洪生、和王晓刚.2017.面向车辆再识别的方向不变特征嵌入和时空正则化.英寸IEEE计算机视觉国际会议记录.379——387.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  64. [64]吴桑贤(Woo Sanghyun)Park Jongchan公园李俊英、和Kweon In So公司.2018.CBAM:卷积块注意模块.英寸欧洲计算机视觉会议记录.——19.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  65. [65]吴明虎钱业强王春香、和杨明.2021.基于城市车辆识别和时空信息的多摄像机车辆跟踪系统.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)研讨会会议记录.4077——4086.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  66. [66]吴世杰夏皮罗·帕梅拉、和科特雷尔·瑞恩.2018.对特征级转导的非单调关注.arXiv预打印arXiv:1808.10024(2018).谷歌学者谷歌学者
  67. [67]肖天军许逸冲杨奎元张嘉兴彭玉欣、和张正.2015.两级注意模型在深度卷积神经网络精细图像分类中的应用.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.842——850.谷歌学者谷歌学者
  68. [68]徐开尔文巴·吉米基洛斯·瑞恩赵京贤(Cho Kyunghyun)库维尔·亚伦萨拉胡丁诺夫-鲁斯兰泽梅尔·里奇、和本吉奥·约舒亚.2015.展示、出席和讲述:用视觉注意力生成神经图像字幕.英寸机器学习国际会议论文集.PMLR,2048——2057.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  69. [69]徐哲明魏丽丽郎从燕冯松河王涛、和博尔斯·阿德里安·古奥(Bors Adrian Gheorghe).2021.HSS-GCN:一种用于车辆再识别的分层空间结构图卷积网络.英寸ICPR智能城市计算(IUC)人和车辆分析国际研讨会会议记录.施普林格,356——364.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  70. [70]严思杰李志忠熊元军严华汉、和林大华.2019.基于骨架的动作合成的卷积序列生成.英寸IEEE/CFF国际计算机视觉会议论文集.4394——4402.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  71. [71]严思杰熊元军、和林大华.2018.基于骨架的动作识别的时空图卷积网络.英寸第32届AAAI人工智能会议记录.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  72. [72]杨金瑞郑维诗杨启泽陈英聪、和田琪.2020.基于时空图卷积网络的视频人物识别.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录.3289——3299.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  73. [73]杨林杰罗平Loy Chen更改、和唐晓鸥.2015.用于细粒度分类和验证的大型汽车数据集.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.3973——3981.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  74. [74]英雷克斯何瑞宁陈开峰Eksombatchai Pong公司汉密尔顿·威廉·L。、和莱斯科维奇陪审团.2018.网络规模推荐系统的图卷积神经网络.英寸第24届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘国际会议论文集.974——983.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  75. [75]张晓彤刘翰李启迈、和吴晓明.2019.基于自适应图卷积的属性图聚类.arXiv预打印arXiv:1906.01210(2019).谷歌学者谷歌学者
  76. [76]张茵金荣、和周志华.2010.理解bagof-words模型:一个统计框架.国际机械工程师协会。学习。网络。 11(2010),43——52.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  77. [77]张一恒刘东、和查正军.2017.改进卷积神经网络的三向训练用于车辆再识别.英寸IEEE多媒体与博览会(ICME)国际会议记录IEEE标准,1386——1391.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  78. [78]赵波吴晓冯家石彭强、和颜水成.2017.用于细粒度对象分类的多样化视觉注意网络.IEEE传输。Multim公司。 196(2017),1245——1256.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  79. [79]赵建安齐凤良任光裕、和徐林.2021.博士学习:使用Pompeiu-Hausdorff距离进行视频车辆重新识别学习.英寸IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录.2225——2235.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  80. [80]赵家健赵一凡李佳闫珂、和田永红.2021.车辆再识别的异构关系补码.英寸IEEE/CVF国际计算机视觉会议(ICCV)会议记录.205——214.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  81. [81]郑亮沈丽月天禄王胜金王京东、和田琪.2015.可扩展的人员重新识别:一个基准.英寸IEEE计算机视觉国际会议记录.1116——1124.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  82. [82]郑哲东郑亮加勒特·迈克尔杨毅徐明良、和沈一栋.2020.具有实例丢失的双路卷积图像文本嵌入.ACM事务处理。Multim公司。计算。公社。应用程序。 162(2020),1——23.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  83. [83]郑哲东郑亮、和杨毅.2018.用于大规模人员重新识别的行人路线网.IEEE传输。循环。系统。视频。Technol公司。 2910(2018),3037——3045.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  84. [84]周毅(音)刘莉、和邵玲.2018.基于深隐藏多视图推理的车辆再识别.IEEE传输。图像处理。 277(2018),3275——3287.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  85. [85]周毅(音)邵玲.2017.基于横视GAN的车辆生成,用于重新识别。BMVC公司第卷。1.1——12.谷歌学者谷歌学者
  86. [86]周毅(音)邵玲.2018.车辆再识别中的有意识多视图推理.英寸IEEE计算机视觉和模式识别会议记录.6489——6498.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  87. [87]周毅(音)邵玲.2018.利用对抗性双向LSTM网络进行车辆重新识别.英寸IEEE计算机视觉应用冬季会议记录IEEE标准,653——662.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  88. [88]朱建清曾焕强黄景昌廖胜才雷震蔡灿辉、和郑立新.2019.使用四向深度学习特征的车辆重新识别.IEEE传输。智力。运输。系统。 211(2019),410——420.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  89. [89]朱建清曾焕强雷震廖胜才郑立新、和蔡灿辉.2018.一种用于车辆重新识别的短而密连接卷积神经网络.英寸第24届模式识别国际会议(ICPR)会议记录IEEE标准,3285——3290.谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  90. [90]朱阳春查正军张天柱刘佳伟、和罗杰波.2020.一种用于车辆再识别的结构化图形注意网络.英寸第28届ACM国际多媒体会议记录.646——654.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆

索引术语

  1. SSR-Net:一种用于车辆识别的空间结构关系网络

      建议

      评论

      登录选项

      检查您是否可以通过登录凭据或您的机构访问本文。

      登录

      完全访问权限

      • 发布于

        封面图片ACM多媒体计算、通信和应用汇刊
        ACM多媒体计算、通信和应用汇刊 第19卷第6期
        2023年11月
        858页
        国际标准编号:1551-6857
        EISSN公司:1551-6865
        内政部:10.1145/3599695
        期刊目录

        如果复制品不是为了盈利或商业利益而制作或分发的,并且复制品的第一页载有本通知和完整引文,则允许免费制作本作品的全部或部分数字或硬拷贝以供个人或课堂使用。必须尊重ACM以外的其他人对本作品组成部分的版权。允许用信用证进行摘要。要以其他方式复制或重新发布、在服务器上发布或重新分发到列表,需要事先获得特定许可和/或收取费用。从请求权限[电子邮件保护].

        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2023年7月12日
        • 在线AM:2022年12月29日
        • 认可的:2022年12月18日
        • 修订过的:2022年8月30日
        • 收到:2022年2月28日
        发布于托姆第19卷第6期

        权限

        请求有关此文章的权限。

        请求权限

        检查更新

        限定符

        • 研究论文

      PDF格式

      以PDF文件查看或下载。

      PDF格式

      电子阅读器

      使用eReader联机查看。

      电子阅读器

      全文

      以全文形式查看本文。

      查看全文