Jul, 2020

跨域人物识别的联合去耦和适应

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 保留自我相似性和域差异性的图像域自适应技术在人员重识别中的应用

    本文提出了一种使用相似度保持对抗生成网络（SPGAN）的无监督学习框架，用于域适应中的人员重新识别，其保持图像的自我相似性和领域不相似性，从而提高人员重新识别精度。

    Nov, 2017

  • 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

  • EANet: 跨域人员再识别增强对齐

    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。

    Dec, 2018

  • 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

  • 人员重识别的联合判别和生成学习

    本文提出了一个联合学习框架，将 Re-ID 学习和数据生成端到端地耦合在一起，通过生成高质量的跨 ID 组合图像来提高鉴别模块的性能，该框架在多个基准数据集上达到了最先进的性能表现。

    Apr, 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

  • 基于不相似度空间的无监督领域自适应在人员再识别中的应用

    本文提出了一种基于最大均值偏差（D-MMD）损失函数的度量学习方法，用于解决人员再识别中的跨域偏移问题和对抗攻击，实验结果表明，该方法在不需要数据增强和/或复杂网络的情况下，能够明显优于基准线和现有的无监督域自适应方法。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 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