Dec, 2018

EANet: 跨域人员再识别增强对齐

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TL;DR本文提出了 Part Aligned Pooling (PAP) 和 Part Segmentation (PS) 约束来解决跨领域的人物再识别问题，并实现了有效的域自适应，实验表明，该模型在源域和跨域环境下都取得了最先进的性能。
person re-identificationcross-domainmodel generalizationfeature alignmentdomain adaptation
发现论文，激发创造
  • 领域自适应人员搜索

    本文提出了一种基于领域自适应的人员搜索模型 (DAPS)，该模型通过设计一种新的领域自适应模块，最小化领域偏差，并结合伪边界框及动态聚类策略，帮助模型在未标记目标域中训练人员检索任务，实现了相对于现有方法更高的性能。

    Jul, 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

  • 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

  • 建立跨领域人员再辨识强基线：最公平的它们

    此研究针对跨领域的人物重识别问题，通过建立一个经过全面分析的大型基线数据集，以及通过在源域和目标域之间平衡选择数据来建立一个实用和强大的基线方法。

    Jul, 2019

  • 通过无监督姿势解缠和适应实现跨数据集个人重新识别

    本文提出了一种基于姿态解耦和适应网络（PDA-Net）的跨数据集人员再识别方法，该方法通过学习深层次图像表示对姿态和域信息进行解耦，并形成跨域姿态不变的特征空间，使其具有不错的准确性。

    Sep, 2019

  • 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

  • 通用人物再识别的双分布对齐网络

    本文介绍了一种双分布对齐网络 (DDAN)，通过选择性对齐多个源域的分布将图像映射到域不变特征空间，然后通过双层约束，即面向域的对抗特征学习和面向身份的相似性增强来处理人员重识别中的域泛化问题。量化结果表明，在大规模域泛化人员重识别基准测试中，DDAN 可以很好地对齐各种源域的分布，并显着优于所有现有的域泛化方法。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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