Domänanpassning i personåteridentifiering (re-ID) har alltid varit en utmanande uppgift. I detta arbete undersöker vi hur man kan utnyttja de liknande naturliga egenskaper som finns i proverna från måldomänen för att lära sig att leda personen på nytt-ID på ett oövervakat sätt. Konkret föreslår vi en Self-similarity Grouping (SSG), som utnyttjar den potentiella likheten (från den globala kroppen till lokala delar) av omärkta prover för att bygga flera kluster från olika vyer automatiskt. Dessa oberoende kluster tilldelas sedan etiketter, som fungerar som pseudoidentiteter för att övervaka utbildningsprocessen. Vi genomför upprepade gånger och alternativt en sådan grupperings- och utbildningsprocess tills modellen är stabil. Trots den uppenbara förenklingen överträffar vår SSG den senaste tekniken med mer än 4,6 % (DukeMTMC→Market1501) respektive 4,4 % (Marknad1501→DukeMTMC) i mAP. På vår SSG introducerar vi ytterligare ett klusterstyrt semiövervakat tillvägagångssätt som heter SSG ++ för att genomföra oneshot-domänanpassningen i en öppen inställning (dvs. Antalet oberoende identiteter från måldomänen är okänt). Utan att lägga ned mycket arbete på märkning kan vår SSG ++ ytterligare främja mAP på SSG med 10,7 % respektive 6,9 %. Vår kod finns på https://github.com/OasisYang/SSG.
I REF införde Fu en enkel oövervakad strategi för korsdomänanpassning för personer som åter-ID med hjälp av självlikviditetsgruppering.
Self-Similarity Grouping: A Simple Unsupervised Cross Domain Adaptation Approach for Person Re-Identification
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}