| 标题 |
 Learning Generalisable Omni-Scale Representations for Person Re-Identification 学习可概括的全尺度表示以重新识别人员
相关领域
计算机科学
判别式
人工智能
编码（集合论）
比例（比率）
特征学习
块（置换群论）
适应（眼睛）
鉴定（生物学）
域适应
特征工程
模式识别（心理学）
机器学习
特征（语言学）
深度学习
卷积神经网络
程序设计语言
集合（抽象数据类型）
光学
哲学
物理
几何学
分类器（UML）
生物
量子力学
植物
语言学
数学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 作者：Kaiyang Zhou; Yongxin Yang; Andrea Cavallaro; Tao Xiang 出版日期：2021-03-26 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成，仅限求助人下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
海4015
寻道图强
坚强的广山
爱静静
带头大哥
Singularity
柯西
彭于彦祖
俭朴静竹
iNk
互助遵法尚德
shinysparrow
pluto
cannon8
完美的天空
Phosphene
HEIKU
tuanheqi
嗯哼
陈军
皖公网安备34019202002308
