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【2h】

Visual Features with Spatio-Temporal-Based Fusion Model for Cross-Dataset Vehicle Re-Identification

机译：具有用于交叉数据集车辆重新识别的时空基于时空的融合模型的视觉功能

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作者
Jianhua Deng; Jingye Cai; Muhammad Umar Aftab; Muhammad Saddam Khokhar; Rajesh Kumar;
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作者单位

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年度 2020
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专利

1. Structure alignment of attributes and visual features for cross-dataset person re-identification [J] . Li Huafeng, Kuang Zhenyu, Yu Zhengtao, Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2020,第1期

机译：跨数据集人重新识别的属性和视觉功能的结构对齐
2. Multi-View Feature Fusion Network for Vehicle Re-Identification [J] . Haoran Wu, Dong Li, Yucan Zhou, Computer Science & Information Technology . 2017,第13期

机译：用于车辆重新识别的多视图功能融合网络
3. Multi-level feature fusion model-based real-time person re-identification for forensics [J] . Wang Shiqin, Xu Xin, Liu Lei, Journal of Real-Time Image Processing . 2020,第1期

机译：基于多层特征融合模型的取证人员实时识别
4. Multi-Scale Deep Feature Fusion for Vehicle Re-Identification [C] . Yiting Cheng, Chuanfa Zhang, Kangzheng Gu, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2020

机译：用于汽车重新识别的多尺度深度特征融合
5. Multimodal Data Fusion and Feature Visualization in Convolutional Neural Networks [D] . Punjabi, Arjun Naresh. 2020

机译：卷积神经网络中的多模式数据融合与特征可视化
6. Visual complexity modelling based on image features fusion of multiple kernels [O] . Carlos Fernandez-Lozano, Adrian Carballal, Penousal Machado, -1

机译：基于多核图像特征融合的视觉复杂度建模
7. Local Feature-Aware Siamese Matching Model for Vehicle Re-Identification [O] . Honglie Wang, Shouqian Sun, Lunan Zhou, 2020

机译：车辆重新识别的本地特征感知暹罗匹配模型

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