CVPR2021行人检测重识别论文列表及摘要.docx

行人检测重识别论文列表及摘要 行人检测重识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在检测和识别图像或视频中的行人。近年来，随着深度学习技术的发展，行人检测重识别技术也取得了长足的进步。本文档汇总了CVPR2021年的行人检测重识别论文列表，并对每篇论文进行了摘要和分析。 1. Cross-Modal Collaborative Representation Learning and a Large-Scale RGBT Benchmark for Crowd Counting 本文提出了一种新的跨模式协作表示学习框架，用于解决行人检测重识别问题。该框架由多个模态特定分支、一个模态共享分支和信息聚合-分布模块（IADM）组成。IADM模块可以动态地增强模态共享和模态特定表示，以提高行人检测的准确性。实验结果表明，该框架在RGBT Crowd Counting (RGBT-CC)基准测试集上取得了优异的性能。 行人检测重识别技术可以应用于多种场景，例如人流量统计、人群监控、智能交通管理等。然而，行人检测重识别技术也存在一些挑战，例如低照度、遮挡、多样化的背景等。本文的贡献在于，提出了一个大规模的RGBT Crowd Counting基准测试集，并提出了一种跨模式协作表示学习框架，以提高行人检测的准确性。 2. Cross-View Cross-Scene Multi-View Crowd Counting 本文提出了一种新的多视点多景行人检测重识别方法，以解决多摄像头场景下的行人检测问题。该方法可以利用多摄像头的信息，扩展单摄像头的视野，提高行人检测的准确性。实验结果表明，该方法在ShanghaiTechRGBD数据集上取得了优异的性能。 行人检测重识别技术可以应用于多种场景，例如智能交通管理、人群监控、商业智能等。本文的贡献在于，提出了一个新的多视点多景行人检测重识别方法，以提高行人检测的准确性和可靠性。 本文档汇总了CVPR2021年的行人检测重识别论文列表，并对每篇论文进行了摘要和分析。本文档旨在为读者提供一个行人检测重识别技术的概述和参考资源，帮助读者更好地理解和应用行人检测重识别技术。