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CVPR 2020 | HFE: ¶à²ã¼¶µÄÌØÕ÷¹¹½¨·½·¨½â¶Á

2020-07-30

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https://arxiv.org/abs/2005.11576

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References

[1] Liang Zheng, Liyue Shen, Lu Tian, Shengjin Wang, Jing- dong Wang, and Qi Tian. Scalable person re-identification: A benchmark. In Proceedings of the IEEE international con- ference on computer vision, pages 1116¨C1124, 2015.

[2] ZhedongZheng,LiangZheng,andYiYang.Unlabeledsam- ples generated by gan improve the person re-identification baseline in vitro. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pages 3754¨C3762, 2017.

[3] Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang, and Xiaoou Tang. Deep learning face attributes in the wild. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pages 3730¨C3738, 2015.

[4] Yutian Lin, Liang Zheng, Zhedong Zheng, Yu Wu, Zhi- lan Hu, Chenggang Yan, and Yi Yang. Improving person re-identification by attribute and identity learning. Pattern Recognition, 2019.

 


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