多模态信息融合

CLIP4VI-ReID: Learning Modality-shared Representations via CLIP Semantic Bridge for Visible-Infrared Person Re-identification

CLIP4VI-ReID：通过CLIP语义桥学习模态共享表征用于可见光-红外行人重识别

Xiaomei Yang, Xizhan Gao, Sijie Niu, Fa Zhu, Guang Feng, Xiaofeng Qu, David Camacho

机构 * Shandong Key Laboratory of Ubiquitous Intelligent Computing, School of Information Science and Engineering, University of Jinan（山东 ubiquitous 智能计算重点实验室，信息科学与工程学院，济南大学） ； College of Information Science and Technology & College of Artificial Intelligence, Nanjing Forestry University（信息科学与技术学院及人工智能学院，南京林业大学） ； Computer Systems Engineering Department, Universidad Politécnica de Madrid（计算机系统工程系，马德里理工大学） 纠错

专题命中 红外-可见光融合 ：visible-infrared(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CLIP4VI-ReID网络，通过TSG、IFE、HSA模块及CLIP语义桥实现跨模态对齐，在VI-ReID任务上取得优于现有方法的性能。

Comments This article has been accepted for publication in IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science