Automated Machine Learning for Person Re-Identification

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Jan 2026, 2026

9819534321 / 9789819534326

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book delves into the cutting-edge field of person re-identification (ReID), a critical area within deep learning and computer vision. Addressing key challenges in current ReID models, it presents novel research combining automated machine learning (AutoML) techniques across three core aspects: data augmentation, network architecture, and loss functions.Readers will discover five innovative methods designed to overcome specific limitations in existing ReID systems. These include automated erasing data augmentation for more effective erased regions, two distinct AutoML approaches for optimizing multi-scale features in both single-branch and multi-branch architectures, and dynamic and static search methods for refining margin-based Softmax losses. The book's strength lies in its detailed exposition of search algorithms, regularization techniques, and reinforcement learning applications, all contributing to highly efficient and performant ReID solutions.The primary value of this book for readers lies in its comprehensive overview of advanced AutoML strategies tailored for ReID, offering practical insights into developing more robust and accurate models. It provides a structured exploration of complex concepts, empowering researchers and practitioners to push the boundaries of their own work. This book is an essential resource for researchers, graduate students, and engineers in computer vision, machine learning, and artificial intelligence, particularly those focused on person re-identification and automated deep learning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 196 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789819534326

Título
Automated Machine Learning for Person Re-Identification
Autor
Hongyang Gu
Editorial
Springer, Springer Jan 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9819534321
ISBN 13
9789819534326
Peso del artículo
463 gramos
Dimensiones
241x160x17 mm

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