車輛檢索「LEARNING A REPRESSION NETWORK FOR PRECISE VEHICLE SEARCH」

背景意義 精確車輛檢索，給定車輛圖像，尋找所有的具有相同車架號的圖像，這很具有挑戰性，因爲不同的車具有相同的外觀。論文提出了多任務學習框架RepNet，從粗粒度和細粒度學習車輛特徵。此外，使用了桶搜索減少檢索時間。 車牌通常作爲車輛的唯一身份，但一些情況下車牌難以識別。如低分辨率圖像看不清車牌，一些字符容易混淆，遮擋牌照和假牌的情況也有。因此，從外觀的差別檢索車輛比較實用。與人臉和行人檢索相比，車

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