As we know,new criticism is the post—world school of critical theory insists onthe intrinsic value of work of art and focusses on the individual work alone asan independent unit of meaning.It is opposed to the critic...As we know,new criticism is the post—world school of critical theory insists onthe intrinsic value of work of art and focusses on the individual work alone asan independent unit of meaning.It is opposed to the critical practice of bringing histori-cal of brographical data to bear on the anterpretation of a work.To the new critocs,poet-.ry was a special kind of discourse,a means of communicating feeling and thought thatwould not be expressed in any other kind of language.It differed qualitatively from thelanguage of science,or philosophy,but it converyed valid meanings.Such critics set outto define and formalize the qualities of poetic thought and languagege,using the techniqueof close reading with special emphasis on the implicative values of works and on the vari-ous function of figurative language—imagery,metaphor and symbol—in the work.展开更多
行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是在不同的监控摄像头中识别并跟踪同一行人.由于视频帧间存在多种时间关系,从这些关系中可以获取到对象的运动模式以及细粒度特征,因此视频重识别相比图像重识别拥有更丰富的时...行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是在不同的监控摄像头中识别并跟踪同一行人.由于视频帧间存在多种时间关系,从这些关系中可以获取到对象的运动模式以及细粒度特征,因此视频重识别相比图像重识别拥有更丰富的时空线索,也更接近实际应用.问题的关键是如何挖掘这些时空线索作为视频重识别的特征.本文针对视频行人重识别问题,提出了一种基于Transformer的长短期时间关系网络(Long and Short Time Transformer,LSTT).该网络包含长短期时间关系模块,提取重要时序信息并强化特征表示.长期时间关系模块利用记忆线索存储每帧信息,并在每一帧建立全局联系;短期时间关系模块则考虑相邻帧之间交互,学习细粒度目标信息,提高特征表示能力.此外,为了提高模型对不同目标特征的适配性,本文还设计了一个包含不同规格卷积核的多尺度模块.该模块具有多种卷积感受野,能够更全面覆盖目标区域,从而进一步提高模型的泛化性能.在MARS、MARS_DL和iLIDS-VID 3个数据集上的实验结果表明,LSTT模型性能最优.展开更多
文摘As we know,new criticism is the post—world school of critical theory insists onthe intrinsic value of work of art and focusses on the individual work alone asan independent unit of meaning.It is opposed to the critical practice of bringing histori-cal of brographical data to bear on the anterpretation of a work.To the new critocs,poet-.ry was a special kind of discourse,a means of communicating feeling and thought thatwould not be expressed in any other kind of language.It differed qualitatively from thelanguage of science,or philosophy,but it converyed valid meanings.Such critics set outto define and formalize the qualities of poetic thought and languagege,using the techniqueof close reading with special emphasis on the implicative values of works and on the vari-ous function of figurative language—imagery,metaphor and symbol—in the work.
文摘行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是在不同的监控摄像头中识别并跟踪同一行人.由于视频帧间存在多种时间关系,从这些关系中可以获取到对象的运动模式以及细粒度特征,因此视频重识别相比图像重识别拥有更丰富的时空线索,也更接近实际应用.问题的关键是如何挖掘这些时空线索作为视频重识别的特征.本文针对视频行人重识别问题,提出了一种基于Transformer的长短期时间关系网络(Long and Short Time Transformer,LSTT).该网络包含长短期时间关系模块,提取重要时序信息并强化特征表示.长期时间关系模块利用记忆线索存储每帧信息,并在每一帧建立全局联系;短期时间关系模块则考虑相邻帧之间交互,学习细粒度目标信息,提高特征表示能力.此外,为了提高模型对不同目标特征的适配性,本文还设计了一个包含不同规格卷积核的多尺度模块.该模块具有多种卷积感受野,能够更全面覆盖目标区域,从而进一步提高模型的泛化性能.在MARS、MARS_DL和iLIDS-VID 3个数据集上的实验结果表明,LSTT模型性能最优.
