CVPRFeb, 2020

利用状态信息进行弱监督的鉴人特征学习

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TL;DR本文提出了利用状态信息作为弱监督来处理因不同状态引起的视觉差异问题，使用伪标签模型和弱监督决策边界矫正以及弱监督特征漂移正则化来优化伪标签，在无监督的人员重识别和姿势不变脸部识别方面表现优于现有方法。
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发现论文，激发创造
  • 弱监督下的人员再识别

    本文提出使用弱监督学习解决行人 Re-identification 问题的挑战，将其转化为多示例多标记学习问题并提出了 CV-MIML 方法及基于深度神经网络的 Deep CV-MIML 模型，经过实验表明该方法在四个弱标记数据集上表现优异。

    Apr, 2019

  • 软多标签学习的无监督人员重新识别

    论文提出了一种基于软多标签学习的无监督人物识别方法，该方法引入了参考代理学习来表示每个参考人物，利用视觉特征和软多标签的相似性一致性对目标域学习了区分嵌入，并开展了跨视角一致的软多标签学习以实现学习目标的达成。

    Mar, 2019

  • 无监督行人再识别的领域摄像机自适应和多特征协同聚类

    本文提出了一种基于生成对抗网络和半监督多特征聚类的联合伪标记策略，通过无监督域适应和在非标记目标域中挖掘潜在相似性，提高目标域的特征表示能力，同时通过半监督多特征聚类学习目标域的内部数据结构，取得了良好的无监督个体重新识别表现。

    Aug, 2022

  • 基于摄像头内部相似性的伪标签细化方法，用于无监督人员重识别

    该论文提出了一种基于聚类和标签细化的无监督行人重新识别方法，通过内部相机特征分布和自适应学习得到更加可靠的伪标签，取得了优于当前最先进方法的结果。

    Apr, 2023

  • 无监督个体再识别的判别式表示学习

    本文提出了三种技术方案，即集群对比学习算法（CCL）、渐进领域适应策略（PDA）和傅里叶增强（FA），以解决无监督域自适应的问题。实验证明，我们的方法在多个基准测试上都实现了显著的改进。

    Aug, 2021

  • 无监督人员重识别的净化学习

    该论文提出了一种无监督的个体重识别方法，通过伪标签训练并使用不同本地视图的多视图特征来丰富特征表示，同时利用教师模型的知识来减少噪声干扰，经过特征净化模块的处理，其无监督个体重识别表现优于目前最好的方法，特别是在 Market-1501 数据集上 ResNet-50 下，实现了 94.5%@Rank-1 的准确度。

    Apr, 2022

  • 无监督预训练用于个体再识别

    本文介绍了一个名为 LUPerson 的大规模未标记人物重识别数据集，并尝试进行无监督预训练来提高学习到的人物 Re-ID 特征表示的泛化能力，探究了数据增强和对比损失等方面对学习 Re-ID 特征的关键因素，其使用预训练模型可以获得在现有数据集上的最先进结果。

    Dec, 2020

  • 弱监督下基于视觉语境的人物搜索研究

    该论文提出了一种弱监督的人物搜索模型，通过三种层次的上下文线索（检测、记忆和场景）来提高模型的判别能力和聚类准确性，在 CUHK-SYSU 数据集上取得了 80% 的平均精确度，并且在性能上甚至可以与一些有监督的模型媲美。

    Jun, 2021

  • 无监督学习人脸表征

    本文提出了一种无监督学习 CNNs 的方法，通过从视频帧中提取面孔对来获得受监督的训练数据并获得比手工制作特征和最先进的深度网络更高的低分辨率验证准确性，表明开发适用于姿势和光线变化的人脸验证模型是可行的。

    Mar, 2018

  • 带区域网络孪生网络的弱监督人搜索

    本文介绍了一种用于人物搜索的弱监督方法，该方法只需要标注边界框，使用 Region Siamese Networks 模型并应用实例级一致和簇级对比学习进行弱监督学习，实验表明该方法有效且在 CUHK-SYSU 基准数据集上的表现优于其他全监督方法。

    Sep, 2021