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    NIPS 2018 | 行人重识别告别辅助姿势信息,商汤、中科大提出姿势无关的特征提取GAN

    行人重识别(reID)是一项极具挑战性的任务,该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用,reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试,但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法,对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息,这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时,由于对姿势估计的推断更复杂了,计算成本也随之增加。

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    人工智能技术在移动互联网发展中的应用

    智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向,移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面: 一方面是促生新的智能化应用,如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等,拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析,在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受,让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智

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