Jul, 2018

无监督域自适应再识别：理论和实践

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TL;DR本文旨在解决计算机视觉中无监督领域自适应重新识别的问题，并且提出了一种基于自我训练的方案来优化在提取特征空间中推测无标签目标数据所得的伪标签，评估与现有的同类方法的对比表明此方案是有效的。
unsupervised domain adaptive re-identificationcomputer visionloss functionsself-training schemeencoder
发现论文，激发创造
  • 在线无监督域自适应的行人再识别

    本文提出了一个可行的在线适应和隐私保护的无监督领域适应方法，使用知名的 Market-1501，Duke 和 MSMT17 基准测试对最新的 UDA 算法进行了适应和评估。

    May, 2022

  • 一种新的无监督相机感知领域自适应人员重识别框架

    本论文提出了一种基于表示学习的无监督跨域人物再识别的深度领域自适应框架，通过解决数据分布差异、标记信息缺乏等问题，采用相机感知域自适应和在线三元捆绑等方法，实现了针对人物再识别特征的优化和提取，并在基准数据集上进行了实验和消融研究，展现了其卓越性能和有趣的属性。

    Apr, 2019

  • 针对人员再识别的无监督域泛化：领域特定自适应框架

    本论文提出了一种无监督领域泛化的方法来解决行人重识别中源域无标签的问题，该方法采用领域特定的自适应框架，结合批标准化和实例标准化技术实现，准确地优化模型泛化能力，同时提高了训练效率和 ReID 性能。实验证明，该方法在不同的数据集上表现出显著优势，为进一步研究此领域奠定了强有力的基础。

    Nov, 2021

  • 适应性和再认网络：一种无监督的深度迁移学习方法用于人员再认证

    该论文提出了一种基于无监督领域自适应的 person re-identification（Re-ID）网络模型，能够在没有外部监督数据的情况下，利用来自多个数据源的信息，提取出具有领域不变性的特征向量，并在实验中取得了比其他同类方法更好的效果。

    Apr, 2018

  • 无监督人员重新识别的自适应探索

    本文提出了自适应探索 (AE) 方法，以解决针对个人再辨识（re-ID）的领域偏见问题。该方法利用特征记忆的非参数分类器，通过最大化所有人物图像之间的距离和最小化相似人物图像之间的距离，在目标领域对 re-ID 模型进行归纳。

    Jul, 2019

  • 领域适应注意力模型：无监督跨域人物再识别

    该研究提出了一种新颖的无监督域自适应框架，用于将分类学表示从标记源域（数据集）转换到未标记的目标域（数据集），并使用一种新颖的域相似性损失将域自适应任务制定为一个单类分类问题。

    May, 2019

  • 跨域人物识别的联合去耦和适应

    本文提出了一种联合学习框架，通过提纯表征空间来改善适应性，并使用不同的空间对身份相关 / 不相关特征进行解缠，并在共享外观空间上执行对抗性对齐和自我训练进行适应。实验表明，该框架在未受监督的领域自适应方面胜过现有技术。

    Jul, 2020

  • 带多摄像头约束的无监督域自适应人重识别

    本文提出了一种基于环境约束的自适应网络，通过多相机约束提高伪标签的精度，将人物对信息无需使用标签即可用于模型训练，进一步应用选择人物的方法提高模型性能。该方法在公开数据集中表现超越最先进技术。这是第一篇关于实际环境中多相机约束下领域自适应学习的研究。

    Oct, 2022

  • 基于深度学习的人员再识别原型域

    本研究提出一种基于深度学习和自动原型域发现的人员再识别方法，该方法具有自适应的学习能力和模型选择能力，可以自动选择最接近的原型域模型进行再识别，无需监督或非监督域自适应学习。实验证明，该方法优于当前大多数监督和非监督方法。

    Oct, 2016

  • 无监督多源领域自适应用于人员再识别

    本文提出了一种多源领域自适应人员重识别方法，并从特定领域和融合视角两个方面入手，引入了矫正特定领域批处理归一化和基于图卷积网络的多领域信息融合模块，从而使得该方法在大规模检验集上超越现有的无监督领域自适应人员重识别方法，且可达到监督方法的性能水平。

    Apr, 2021